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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

解決的問題

RAGFlow 透過解決檢索增強生成中的「垃圾進，垃圾出」問題，解決了構建高保真、生產級 AI 系統的挑戰。它特別針對從複雜的非結構化數據格式中提取精確資訊的困難，並透過基於事實的引用來減少 LLM 的幻覺。

工作原理

該系統使用收斂的上下文引擎與基於模板的分塊技術來處理包括 Word、Excel、PDF、圖像和網頁在內的多元數據源。它採用深度文件理解從複雜格式中提取知識，並支援結合融合重排序的多種召回方法。該平台還允許代理工作流，使 LLM 能夠使用 Python/JavaScript 程式碼執行器等工具來執行任務。

適用對象

  • 構建需要高精度的企業級 AI 系統的開發人員。
  • 需要將複雜的異構數據轉換為可搜尋知識庫的企業。
  • 需要具有可視引用以驗證準確性的可追溯 AI 回答的使用者。

亮點

  • 深度文件理解： 從具有複雜格式的非結構化數據中提取知識。
  • 基於模板的分塊： 提供智慧且具解釋性的分塊選項。
  • 基於事實的引用： 提供可追溯的引用與文本分塊視覺化，以減少幻覺。
  • 異構數據支援： 相容 Word、Slides、Excel、TXT、圖像等。
  • 代理能力： 支援代理工作流與程式碼執行組件。