RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎

RAGFlow 项目详细介绍

1. 项目概述

RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）引擎。它旨在为企业和个人提供一个简化的工作流程来处理复杂的非结构化数据，并结合大语言模型（LLM）提升回答的质量和准确性。该项目在GitHub上获得了广泛的关注，短短一个月内就收获了近7.1k个Star [5]。

2. 核心功能

• 深度文档理解：RAGFlow 的核心组件DeepDoc利用视觉信息和解析技术对文档进行深度理解，提取文本、表格和图像等信息。这使得RAGFlow能够智能地处理各种类型的文件，包括PDF、Word文档、图片等 [7]。

• 多样化文档智能处理：RAGFlow的最大特色在于其多样化的文档智能处理能力，包括版式分析、表格解析、文档重排等。这些功能显著提升了知识库RAG的召回率和准确性 [17]。

• 降低幻觉（hallucination）：通过基于模板的文本切片和有理有据的回答机制，RAGFlow最大程度降低了模型生成内容中的幻觉现象，确保输出更加可靠和准确 [12]。

• 兼容异构数据源：RAGFlow支持多种数据源的接入，包括本地文件系统、云存储服务（如MinIO）等，实现了全程无忧、自动化的RAG工作流 [12]。

3. 安装与使用

安装和使用RAGFlow相对简单，主要步骤如下：

1. 创建一个RAGFlow文件夹并在其中打开VS Code。
2. 使用git clone命令将仓库克隆到本地。
3. 进入docker文件夹并运行相应的Docker命令以启动服务。
4. 配置API密钥和其他必要的环境变量，开始AI聊天或文件管理操作。

4. 技术亮点

• 高效的知识库管理：RAGFlow通过OCR技术和深度文档理解模块，能够快速解析上传的文件，并将其转化为可查询的知识库，极大提高了信息检索的速度和精度 [8]。

• 灵活的应用场景：无论是企业内部的知识管理系统还是个人研究助手，RAGFlow都能根据具体需求定制解决方案，满足不同用户群体的需求。

5. 社区与贡献

作为一个活跃的开源项目，RAGFlow不仅提供了详细的使用文档和技术支持，还鼓励全球开发者共同参与改进和发展。社区成员可以通过提交代码、报告问题或撰写教程等多种方式为项目贡献力量 [11]。

综上所述，RAGFlow以其强大的文档处理能力和高效的RAG工作流，在开源领域中脱颖而出，成为了一个值得信赖的技术工具。

https://github.com/infiniflow/ragflow