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RAGFlow 是基于深度文档理解的开源RAG引擎,通过与LLM结合提供带精准引用的问答能力。支持20+文档格式解析,提供智能分块策略和混合检索方案,具备可视化干预界面,支持Docker快速部署,是企业级知识库构建的利器!
在企业知识管理、法律文书分析、学术研究等场景中,我们常面临三大痛点:

RAGFlow 正是为解决这些问题而生!
# 分块配置示例(yaml格式)
chunk:
splitter: "smart"
max_length: 512
overlap: 64
image_caption: true# 一键启动命令
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d支持CPU/GPU环境,最小4核CPU+16GB内存即可运行
组件 | 技术选型 | 核心作用 |
|---|---|---|
文档解析引擎 | Apache Tika+自定义解析器 | 多格式文档内容提取 |
向量数据库 | Elasticsearch 8.x | 支持混合检索方案 |
对象存储 | MinIO | 原始文件存储管理 |
任务调度 | Celery | 分布式文档解析任务处理 |
前端框架 | React+Ant Design | 可视化操作界面 |
相较于同类项目,RAGFlow 具备以下优势:
对比维度 | RAGFlow | LangChain | LlamaIndex |
|---|---|---|---|
文档解析能力 | ✅ 20+格式深度解析 | ⚠️ 基础文本解析 | ⚠️ 基础文本解析 |
分块策略 | ✅ 智能布局分析 | ⚠️ 固定窗口分块 | ✅ 基础语义分块 |
检索方案 | ✅ 混合检索 | ✅ 向量检索 | ⚠️ 单一检索方式 |
可视化干预 | ✅ 完整干预流程 | ❌ 无 | ❌ 无 |
企业级特性 | ✅ 用户权限/审计日志 | ⚠️ 需二次开发 | ⚠️ 需二次开发 |





"当大模型遇上深度文档解析,RAGFlow 用结构化思维重新定义知识管理——支持20+格式智能解析、混合检索增强、可视化干预,让企业级知识库搭建像搭积木一样简单!"
https://github.com/infiniflow/ragflow
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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