infiniflow/ragflow

解决的问题

RAGFlow 解决了将复杂非结构化数据转化为高保真 AI 系统的挑战。它解决了从海量数据集中进行「大海捞针」式检索的问题，并通过提供有依据的引用和可追溯的参考，减少 LLM 响应中的幻觉。

工作原理

它作为一个检索增强生成（RAG）引擎运行，结合了统一的上下文引擎与代理能力。系统利用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，采用基于模板的分块方法实现可解释的数据处理，并支持多种召回方法与融合重排序，以确保精确检索。

适用人群

专为需要基于自身复杂数据源（包括 Word、幻灯片、Excel、TXT、图像和网页）构建生产级 AI 系统的开发者和企业（无论规模大小）设计。

主要亮点

• 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。
• 代理工作流：支持代理工作流、MCP，并包含 Python/JavaScript 代码执行组件。
• 有据引用：提供文本分块可视化和可追溯引用，以减少幻觉。
• 异构数据支持：兼容多种格式，包括扫描件、结构化数据，以及 PDF 或 DOCX 文件中的图像多模态模型。
• 灵活的基础设施：支持可配置的 LLM、嵌入模型，并可在 Elasticsearch 和 Infinity 之间选择文档引擎。