infiniflow/ragflow

RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fuses cutting-edge RAG with Agent capabilities to create a superior context layer for LLMs

解决的问题

RAGFlow 通过解决检索增强生成中的“垃圾进，垃圾出”问题，解决了构建高保真、生产级 AI 系统的挑战。它专门针对从复杂的非结构化数据格式中提取精确信息的困难，并通过基于事实的引用来减少 LLM 的幻觉。

工作原理

该系统使用收敛的上下文引擎和基于模板的分块技术来处理包括 Word、Excel、PDF、图像和网页在内的多种数据源。它采用深度文档理解从复杂格式中提取知识，并支持结合融合重排序的多种召回方法。该平台还允许代理工作流，使 LLM 能够使用 Python/JavaScript 代码执行器等工具来执行任务。

适用对象

  • 构建需要高精度的企业级 AI 系统的开发人员。
  • 需要将复杂的异构数据转换为可搜索知识库的企业。
  • 需要具有可见引用以验证准确性的可追溯 AI 回答的用户。

亮点

  • 深度文档理解： 从具有复杂格式的非结构化数据中提取知识。
  • 基于模板的分块： 提供智能且可解释的分块选项。
  • 基于事实的引用： 提供可追溯的引用和文本分块可视化，以减少幻觉。
  • 异构数据支持： 兼容 Word、Slides、Excel、TXT、图像等。
  • 智能体能力： 支持智能体工作流和代码执行组件。