RAGFlow开源项目 – 深度文档理解驱动的RAG引擎

RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，能够为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）提供可靠的问答及有理有据的引用。它支持多模态文档解析和精准信息提取，特别在金融合同解析中表现优异。

RAGFlow的特点:

1. 基于深度文档理解，能够从各类复杂格式的非结构化数据中提取真知灼见。
2. 支持快速完成大海捞针测试，适用于无限上下文场景。
3. 提供多种文本模板，具备可控性和可解释性。
4. 文本切片过程可视化，并支持手动调整，保证答案的有理有据。
5. 兼容多种异构数据源，包括 Word、PPT、Excel、TXT、图片、PDF 等。
6. 全自动化的 RAG 工作流，支持个人应用到超大型企业的生态系统。
7. 支持大语言模型 LLM 及向量模型的配置，基于多路召回和融合重排序。
8. 提供易用的 API，方便集成到各类企业系统。
9. 智能文档切片：基于LayoutLMv3的版面分析技术，精准识别文档中的表格、公式、流程图等非结构化元素。
10. 混合检索策略：结合语义检索（ColBERT）与关键词检索（BM25），支持20+向量数据库类型。
11. 多模态增强：集成PaddleOCR，支持图文混合问答，兼容PDF/PPT/XLS等100+文件格式。
12. 生产级部署：单节点支持3000+并发请求，响应时间＜800ms。
13. 企业级安全：支持私有化部署与国密算法加密，符合等保三级认证。
14. 多模型兼容：适配GLM-4/Qwen-72B/DeepSeek-R1等主流大模型。

RAGFlow的功能:

1. 从各类非结构化数据中快速提取信息并生成问答。
2. 使用模板对文本进行切片，以提高可控性和可解释性。
3. 可视化文本切片过程，并根据需要手动调整。
4. 整合多种数据源，支持不同文件格式的处理。
5. 自动化 RAG 工作流，简化企业级应用的构建。
6. 通过易用 API 快速集成到现有企业系统中。
7. 在金融合同解析中使用，实现97.3%的准确率。
8. 通过混合检索策略提升信息检索的召回率。
9. 支持多种文档格式的图文混合问答。
10. 部署在本地服务器上以确保数据安全。
11. 适用于需要高并发请求处理的生产环境。
12. 企业知识库智能问答。
13. 法律合同条款抽取。
14. 医疗报告结构化分析。

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