RAGFlow 是一款基于深度文档理解的开源检索增强生成（RAG）引擎‌，旨在通过结合检索技术与生成式模型，提升复杂数据场景下的问答准确性和信息可靠性。其核心设计目标是实现“质量输入-质量输出”，支持多种异构数据源，并提供可控、可解释的检索生成流程。‌

核心功能与技术特点

‌深度文档理解与解析‌
支持解析复杂格式的非结构化数据（如Word、Excel、PDF、网页、扫描件等），提取文本、表格、图像等元素，并通过OCR技术处理影印/复印件内容。
内置DeepDoc模块，利用视觉模型和解析器实现文档结构化处理，确保关键信息不丢失。
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可控的文本分块与索引‌
基于模板的智能分块方式，用户可选择模板或手动调整切片逻辑，平衡语义连贯性与检索效率。
嵌入模型将文本转为向量，存储于向量数据库（如Faiss、Milvus），支持快速近似最近邻搜索。
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多路召回与生成优化‌
结合多路检索策略（如关键词、语义相似性）和重排序技术，提升信息召回质量。
生成阶段通过大语言模型（LLM）整合检索结果，生成带引用来源的答案，减少“幻觉”问题。
‌灵活性与扩展性‌

兼容主流LLM（如GPT系列）和向量模型，支持API集成，适配个人应用到企业级场景。
提供分块过程可视化界面和手动调整功能，增强流程透明度。

应用场景
‌企业知识库问答‌：整合内部文档（如产品手册、报告）提供精准答案，支持溯源引用。
‌智能客服‌：结合历史记录与FAQ库生成连贯回复，提升服务效率。
‌个性化推荐‌：基于用户行为和异构数据生成定制化内容。

系统架构与部署
‌核心模块‌：包括文档解析（DeepDoc）、分块索引、检索增强和生成模块，后端基于Flask框架，前端提供Web交互界面。
‌部署要求‌：最低4核CPU、16GB内存、50GB存储，依赖Docker环境，支持Linux/Windows系统。

RAGFlow 通过DeepDoc深度解析和Raptor检索逻辑，实现了从数据预处理到生成回答的自动化流程，特别适合需要高准确性、可解释性的企业级知识管理场景。