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RAGFlow是一款基于深度文档理解构建的开源RAG（检索增强生成）引擎。以下是对它的详细介绍：
核心功能
- 深度文档理解：基于“quality in, quality out”的理念，能够从各类复杂格式的非结构化数据中提取有价值的信息。对于用户上传的文档，它可以自动识别文档的布局，包括标题、段落、换行等，还能处理难度较大的图片和表格，并结合表头信息处理表格内容，确保以合适的形式将数据存入数据库。
- 可控可解释的文本切片：提供多种文本模板，用户可根据需求选择，以确保结果的可控性和可解释性。文本切片过程可视化，支持手动调整，答案提供关键引用的快照并支持追根溯源，从而降低幻觉的风险。
- 兼容各类异构数据源：支持丰富的文件类型，包括Word文档、PPT、Excel表格、TXT文件、图片、PDF、影印件、复印件、结构化数据、网页等。对于无序文本数据，能自动提取关键信息并转化为结构化表示；对于结构化数据，能挖掘内在语义联系，并将两种不同来源的数据统一进行索引和检索，为用户提供一站式的数据处理和问答体验。
- 自动化RAG工作流：支持全面优化的RAG工作流，可适用于从个人应用到超大型企业的各类生态系统。大语言模型LLM以及向量模型均支持配置，用户可根据实际需求自主选择。基于多路召回、融合重排序，权衡上下文语义和关键词匹配两个维度，实现高效的相关性计算。提供易用的API，方便集成到各类企业系统，便于二次开发和系统集成工作。
技术架构
- 文档解析器：是RAGFlow系统的“大脑”，负责将各种格式的文档进行解析，从中提取出文本、图像和表格等关键内容，为后续处理打下基础。
- 查询分析器：作为“神经系统”，对用户的查询进行深入分析，识别并提取出查询中的关键信息，使系统更准确地理解用户需求，为检索工作提供精确指导。
- 检索组件：相当于“搜索引擎”，使用查询分析器提供的关键信息，从海量文档中快速检索出与之相关的信息，确保用户及时获得所需数据。
- 重排组件：扮演“过滤器”的角色，对检索到的信息进行排序和过滤，去除冗余和不相关的数据，提高信息的准确性和可用性，确保最终呈现给用户的信息是最相关、最有价值的。
- LLM：作为“语言生成器”，负责将排序后的信息整合并生成最终的答案或输出。其强大的生成能力不仅能确保答案的准确性，还能使答案表达得更加自然和流畅。
DeepDoc
DeepDoc是RAGFlow的核心组件，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。其功能模块包括：
- OCR技术：支持多种语言和字体，能够处理复杂的文档布局和图像质量。
- 布局识别技术：使用Yolov8进行OCR、布局识别和TSR（表格结构识别），识别文档的布局结构，如标题、段落、表格、图像等。
- 表格结构识别（TSR）：识别表格的结构，如行列、表头、单元格合并等，并将其转换为自然语言句子。
- 文档解析：支持解析PDF、DOCX、Excel和PPT等多种文档格式，并提取文本块、表格和图像等信息。
