基于深度文档理解构建的开源RAG引擎

RAGFlow 可以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）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。

RAGFlow 是来自 infiniflow 的一个优秀开源项目，核心是一套 基于深度文档理解（Deep Document Understanding）的 RAG 引擎（Retrieval‑Augmented Generation，检索增强生成）。简单来说，它可以帮助你将多种复杂格式的文档（PDF、Word、Excel、PPT、扫描图像等）导入系统，并智能切分、编码为向量，再配合大语言模型（LLM）进行问答，生成带引用出处的高质量回答

✨ 项目主要内容

1. 深度文档理解

• 利用自研的 DeepDoc 模型识别文档结构 —— 比如表格、标题、段落位置。
• 自然语言推理级别的模板化切片(chunk)策略，“有结构地”分块，让生成的响应更精准。

2. 全面的数据兼容性

• 支持 Word、PDF、PPT、Excel、Markdown、结构化表格、扫描图像等流行文档和格式。

3. 简洁自动的 RAG 工作流

• 文档导入 → 自动 chunk + 向量嵌入 + 向量检索（配合 ElasticSearch 或 Infinity）→ 与 LLM 对接生成回答。
• 支持配置多个召回器、多轮重排序（embedding/keyword/multi recall），并可通过 UI 交互查看并校正 chunk，防止 hallucination

4. 多模态 & 代码执行能力

• 支持图像识别（OCR）任务，将图片内容转为文本，再进行 RAG。
• 内置了 code executor，可在沙箱环境中运行 Python/JS 代码，适合理解复杂文档中的脚本片段

5. 高引用靠谱、可验性强

• 系统界面或 API 返回答案时，会附带 chunk摘取的引用位置，让回答更可靠、可追溯。

🧱 系统架构 & 运行原理

1. 文档上传与 chunk 分析
   使用 DeepDoc 模型对文档进行结构化解析，依据“chunk 模板”智能拆分并生成对应 embedding 向量。

2. 向量索引存储
   默认采用 Elasticsearch 存储全文文本和向量；可选“Infinity”作为后端引擎

3. LLM 接入
   前端通过 API 或者 Ollama/LocalAI 等部署本地或云端 LLM，完成生成式问答。

4. 召回 + 重排 + 生成
   多召回机制（embedding + keyword + 短语匹配等）→ Rerank → 搭配 LLM 生成回答并附带原创文档 snippet 引用。

5. Agent & 多模态
   支持图片文本识别、多语言查询，甚至生成代码运行，扩展性强

❤️ 为何值得关注？

• 高级 chunk 机制：相比传统按字符长度拆分（如 LangChain），RAGFlow 更聪明 —— 可解析表格/标题等语义边界。
• 企业级特性：支持大量文档、配置召回策略、可视 chunk 调整、代码沙箱等，适用大规模场景。
• 开源+许可证友好：Apache‑2.0，适用于商业部署。

🛠 起步建议

1. 快速试用：官方提供在线 demo（demo.ragflow.io）

   git clone…docker-compose up -d

   默认依赖 x86、4 核 CPU、16GB RAM、50GB 磁盘

🚧 当前挑战

• 据用户反馈，DeepDoc 的 chunk 对于特定复杂文档结构（如法律文件）表现略逊，可能需要手动微调或结合其他工具（如 LangChain）。
• 企业部署中，安全漏洞曾被多次报告（PDF ReDos、IDOR、XSS 等），需要注意及时打补丁

✅ 总结

RAGFlow 是一站式处理复杂文档 → 向量检索 + LLM 回答的企业级解决方案，优势在于结构化 chunk、可视化调优、融合 OCR 与代码沙箱等。但同时在部署安全与对极端复杂文档的适配上，仍需引入合适工具或进行调参优化。

Github：https://github.com/infiniflow/ragflow
油管：https://youtu.be/X4QwFawdhTU