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在人工智能的浪潮中，檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation，簡(jiǎn)稱(chēng)RAG）技術(shù)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)成為了研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)。RAG技術(shù)通過(guò)結(jié)合大型語(yǔ)言模型（LLMs）的強(qiáng)大生成能力和高效的信息檢索系統(tǒng)，為用戶(hù)提供了一種全新的交互體驗(yàn)。然而，隨著技術(shù)的深入應(yīng)用，一系列挑戰(zhàn)也逐漸浮現(xiàn)。

首先，現(xiàn)有的RAG系統(tǒng)在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)面臨著效率和準(zhǔn)確性的雙重壓力。盡管LLMs能夠生成流暢的文本，但在面對(duì)復(fù)雜、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)時(shí)，它們往往難以準(zhǔn)確把握和召回關(guān)鍵信息。此外，RAG系統(tǒng)在數(shù)據(jù)管理和理解方面也存在局限，這導(dǎo)致了所謂的“垃圾輸入，垃圾輸出”（GIGOut）問(wèn)題，即如果輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，那么生成的答案也很難達(dá)到預(yù)期的準(zhǔn)確性。

正是在這種背景下，RAGFlow 應(yīng)運(yùn)而生。作為一款端到端的RAG解決方案，RAGFlow 旨在通過(guò)深度文檔理解技術(shù)，解決現(xiàn)有RAG技術(shù)在數(shù)據(jù)處理和生成答案方面的挑戰(zhàn)。它不僅能夠處理多種格式的文檔，還能夠智能地識(shí)別文檔中的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，從而確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量輸入。RAGFlow 的設(shè)計(jì)哲學(xué)是“高質(zhì)量輸入，高質(zhì)量輸出”，它通過(guò)提供可解釋性和可控性的生成結(jié)果，讓用戶(hù)能夠信任并依賴(lài)于系統(tǒng)提供的答案。

2024年4月1日，RAGFlow宣布正式開(kāi)源，這一消息在技術(shù)界引起了轟動(dòng)。開(kāi)源當(dāng)天，RAGFlow 在 GitHub 上迅速獲得了數(shù)千的關(guān)注，不到一周時(shí)間，已吸收2900顆星，這不僅體現(xiàn)了社區(qū)對(duì) RAGFlow 的高度認(rèn)可，也顯示出大家對(duì)這一新技術(shù)的熱情。

隨著 RAGFlow 的開(kāi)源，它不僅為技術(shù)社區(qū)帶來(lái)了新的活力，也為解決RAG技術(shù)面臨的困難提供了新的思路和工具。RAGFlow的出現(xiàn)，標(biāo)志著我們?cè)跇?gòu)建更加智能、高效和可靠的RAG系統(tǒng)的道路上邁出了堅(jiān)實(shí)的一步。

二、RAGFlow 的核心功能

• 深度文檔理解："Quality in, quality out"，RAGFlow 基于深度文檔理解，能夠從各類(lèi)復(fù)雜格式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取真知灼見(jiàn)。真正在無(wú)限上下文（token）的場(chǎng)景下快速完成大海撈針測(cè)試。對(duì)于用戶(hù)上傳的文檔，它需要自動(dòng)識(shí)別文檔的布局，包括標(biāo)題、段落、換行等，還包含難度很大的圖片和表格。對(duì)于表格來(lái)說(shuō)，不僅僅要識(shí)別出文檔中存在表格，還會(huì)針對(duì)表格的布局做進(jìn)一步識(shí)別，包括內(nèi)部每一個(gè)單元格，多行文字是否需要合并成一個(gè)單元格等。并且表格的內(nèi)容還會(huì)結(jié)合表頭信息處理，確保以合適的形式送到數(shù)據(jù)庫(kù)，從而完成 RAG 針對(duì)這些細(xì)節(jié)數(shù)字的“大海撈針”。

• 可控可解釋的文本切片：RAGFlow 提供多種文本模板，用戶(hù)可以根據(jù)需求選擇合適的模板，確保結(jié)果的可控性和可解釋性。因此 RAGFlow 在處理文檔時(shí)，給了不少的選擇：Q&A，Resume，Paper，Manual，Table，Book，Law，通用...?。當(dāng)然，這些分類(lèi)還在不斷繼續(xù)擴(kuò)展中，處理過(guò)程還有待完善。后續(xù)還會(huì)抽象出更多共通的東西，使各種定制化的處理更加容易。

• 降低幻覺(jué)：RAGFlow 是一個(gè)完整的 RAG 系統(tǒng)，而目前開(kāi)源的 RAG，大都忽視了 RAG 本身的最大優(yōu)勢(shì)之一：可以讓 LLM 以可控的方式回答問(wèn)題，或者換種說(shuō)法：有理有據(jù)、消除幻覺(jué)。我們都知道，隨著模型能力的不同，LLM 多少都會(huì)有概率會(huì)出現(xiàn)幻覺(jué)，在這種情況下， 一款 RAG 產(chǎn)品應(yīng)該隨時(shí)隨地給用戶(hù)以參考，讓用戶(hù)隨時(shí)查看 LLM 是基于哪些原文來(lái)生成答案的，這需要同時(shí)生成原文的引用鏈接，并允許用戶(hù)的鼠標(biāo) hover 上去即可調(diào)出原文的內(nèi)容，甚至包含圖表。如果還不能確定，再點(diǎn)一下便能定位到原文。RAGFlow 的文本切片過(guò)程可視化，支持手動(dòng)調(diào)整，答案提供關(guān)鍵引用的快照并支持追根溯源，從而降低幻覺(jué)的風(fēng)險(xiǎn)。

• 兼容各類(lèi)異構(gòu)數(shù)據(jù)源：RAGFlow 支持 支持豐富的文件類(lèi)型，包括 Word 文檔、PPT、excel 表格、txt 文件、圖片、PDF、影印件、復(fù)印件、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù), 網(wǎng)頁(yè)等。對(duì)于無(wú)序文本數(shù)據(jù)，RAGFlow 可以自動(dòng)提取其中的關(guān)鍵信息并轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化表示；而對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它則能靈活切入，挖掘內(nèi)在的語(yǔ)義聯(lián)系。最終將這兩種不同來(lái)源的數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行索引和檢索，為用戶(hù)提供一站式的數(shù)據(jù)處理和問(wèn)答體驗(yàn)。

• 自動(dòng)化 RAG 工作流：RAGFlow 支持全面優(yōu)化的 RAG 工作流可以支持從個(gè)人應(yīng)用乃至超大型企業(yè)的各類(lèi)生態(tài)系統(tǒng)；大語(yǔ)言模型 LLM 以及向量模型均支持配置，用戶(hù)可以根據(jù)實(shí)際需求自主選擇。；基于多路召回、融合重排序，能夠權(quán)衡上下文語(yǔ)義和關(guān)鍵詞匹配兩個(gè)維度，實(shí)現(xiàn)高效的相關(guān)性計(jì)算；提供易用的 API，可以輕松集成到各類(lèi)企業(yè)系統(tǒng)，無(wú)論是對(duì)個(gè)人用戶(hù)還是企業(yè)開(kāi)發(fā)者，都極大方便了二次開(kāi)發(fā)和系統(tǒng)集成工作。

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三、技術(shù)架構(gòu)

3.1、RAGFlow 系統(tǒng)架構(gòu)

RAGFlow 系統(tǒng)是一個(gè)高效、智能的信息處理平臺(tái)，它通過(guò)一系列精心設(shè)計(jì)的組件，實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜查詢(xún)的快速響應(yīng)和精準(zhǔn)處理。這個(gè)系統(tǒng)的核心組件包括：

• 文檔解析器：這是 RAGFlow 系統(tǒng)的“大腦”，負(fù)責(zé)將各種格式的文檔進(jìn)行解析，從中提取出文本、圖像和表格等關(guān)鍵內(nèi)容。無(wú)論是PDF、Word文檔還是Excel表格，文檔解析器都能夠準(zhǔn)確捕捉信息，為后續(xù)的處理打下基礎(chǔ)。

• 查詢(xún)分析器：這個(gè)組件是 RAGFlow 系統(tǒng)的“神經(jīng)系統(tǒng)”，它對(duì)用戶(hù)的查詢(xún)進(jìn)行深入分析，識(shí)別并提取出查詢(xún)中的關(guān)鍵信息。通過(guò)這種分析，系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地理解用戶(hù)的需求，為檢索工作提供精確的指導(dǎo)。

• 檢索：這是 RAGFlow 系統(tǒng)的“搜索引擎”，它使用查詢(xún)分析器提供的關(guān)鍵信息，從海量文檔中快速檢索出與之相關(guān)的信息。檢索組件的強(qiáng)大能力保證了用戶(hù)能夠及時(shí)獲得所需的數(shù)據(jù)。

• 重排：這個(gè)組件是 RAGFlow 系統(tǒng)的“過(guò)濾器”，它對(duì)檢索到的信息進(jìn)行排序和過(guò)濾，確保最終呈現(xiàn)給用戶(hù)的信息是最相關(guān)、最有價(jià)值的。通過(guò)這種方式，系統(tǒng)能夠去除冗余和不相關(guān)的數(shù)據(jù)，提高信息的準(zhǔn)確性和可用性。

• LLM：作為 RAGFlow 系統(tǒng)的“語(yǔ)言生成器”，LLM（大型語(yǔ)言模型）負(fù)責(zé)將排序后的信息整合并生成最終的答案或輸出。LLM的強(qiáng)大生成能力不僅能夠確保答案的準(zhǔn)確性，還能夠使答案表達(dá)得更加自然和流暢。

這些組件共同構(gòu)成了RAGFlow系統(tǒng)的強(qiáng)大架構(gòu)，使得它能夠高效地處理用戶(hù)的查詢(xún)，快速地從文檔中檢索信息，并生成準(zhǔn)確、有用的答案。這個(gè)系統(tǒng)不僅提高了信息處理的效率，也極大地提升了用戶(hù)的使用體驗(yàn)。

RAG 系統(tǒng)的架構(gòu)是一個(gè)精密而高效的工作流程，它通過(guò)一系列精心設(shè)計(jì)的組件，確保了用戶(hù)查詢(xún)的準(zhǔn)確處理和高質(zhì)量答案的生成。這個(gè)系統(tǒng)的工作流程可以概括為以下幾個(gè)步驟：

首先，當(dāng)用戶(hù)輸入一個(gè)查詢(xún)時(shí)，查詢(xún)分析器便開(kāi)始工作。它對(duì)用戶(hù)的查詢(xún)進(jìn)行深入分析，從中提取出關(guān)鍵信息，這些信息是后續(xù)檢索工作的基礎(chǔ)。

接下來(lái)，檢索模塊根據(jù)查詢(xún)分析器提供的關(guān)鍵信息，在大量的文檔資源中尋找與之相關(guān)的數(shù)據(jù)。這一步驟是在整個(gè)系統(tǒng)中非常關(guān)鍵的一環(huán)，因?yàn)樗苯記Q定了后續(xù)答案的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。

然后，重排模塊對(duì)檢索到的信息進(jìn)行進(jìn)一步的排序和過(guò)濾。這一步驟確保了最終呈現(xiàn)給用戶(hù)的信息是經(jīng)過(guò)優(yōu)化的，去除了不相關(guān)或冗余的內(nèi)容，使得答案更加精確和有價(jià)值。

最后，LLM（大型語(yǔ)言模型）根據(jù)重排模塊提供的信息，生成最終的答案或輸出。LLM的強(qiáng)大生成能力使得答案不僅準(zhǔn)確，而且表達(dá)流暢自然，就像一個(gè)知識(shí)豐富的助手在回答用戶(hù)的問(wèn)題一樣。

通過(guò)這樣的工作流程，RAG系統(tǒng)架構(gòu)能夠高效地處理用戶(hù)的查詢(xún)，從文檔中提取有價(jià)值的信息，并生成準(zhǔn)確、有用的答案。這種系統(tǒng)不僅提高了信息檢索的效率，也極大地提升了用戶(hù)體驗(yàn)。

3.2、DeepDoc：深度文檔理解的基石

DeepDoc?是 RAGFlow 的核心組件，它利用視覺(jué)信息和解析技術(shù)，對(duì)文檔進(jìn)行深度理解，提取文本、表格和圖像等信息。DeepDoc 的功能模塊包括：

OCR 技術(shù)：支持多種語(yǔ)言和字體，并能夠處理復(fù)雜的文檔布局和圖像質(zhì)量。

布局識(shí)別（布局分析識(shí)別）技術(shù)：RAGFlow 使用 Yolov8 進(jìn)行 OCR/布局識(shí)別/TSR（表格結(jié)構(gòu)識(shí)別），識(shí)別文檔的布局結(jié)構(gòu)，例如標(biāo)題、段落、表格、圖像等。

表格結(jié)構(gòu)識(shí)別 (TSR)：識(shí)別表格的結(jié)構(gòu)，例如行列、表頭、單元格合并等，并將其轉(zhuǎn)換為自然語(yǔ)言句子。

文檔解析：支持解析 PDF、DOCX、EXCEL 和 PPT 等多種文檔格式，并提取文本塊、表格和圖像等信息。

簡(jiǎn)歷解析：將簡(jiǎn)歷中的非結(jié)構(gòu)化文本解析為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如姓名、聯(lián)系方式、工作經(jīng)歷、教育背景等。

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3.3、LLM 和嵌入模型在 RAGFlow 中的作用

在 RAGFlow 中，LLM（Large Language Models，大型語(yǔ)言模型）和嵌入模型（Embedding Models）扮演著至關(guān)重要的角色，它們共同協(xié)作以實(shí)現(xiàn)高效的信息檢索和生成任務(wù)。

LLM是RAGFlow中的核心組件之一，負(fù)責(zé)理解和生成自然語(yǔ)言。在RAGFlow中，LLM的主要作用包括：

理解用戶(hù)查詢(xún)：?LLM能夠理解用戶(hù)的自然語(yǔ)言查詢(xún)，并將其轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的指令或問(wèn)題。

生成回答：?基于用戶(hù)查詢(xún)和檢索到的信息，LLM能夠生成流暢、連貫且相關(guān)性強(qiáng)的回答。

提供可控性：?LLM可以根據(jù)用戶(hù)的指示生成特定風(fēng)格或格式的回答，確保生成內(nèi)容的可控性和準(zhǔn)確性。

跨語(yǔ)言能力：?對(duì)于多語(yǔ)言環(huán)境下的RAG任務(wù)，LLM需要具備跨語(yǔ)言理解和生成的能力，以便在不同語(yǔ)言之間進(jìn)行有效的信息檢索和轉(zhuǎn)換。

嵌入模型在RAGFlow中主要用于將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量表示，這對(duì)于信息檢索和相似性比較至關(guān)重要。嵌入模型的主要作用包括：

文本向量化：?嵌入模型將文本（如文檔、段落、句子等）轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，這些向量能夠表示文本的語(yǔ)義信息。

相似性比較：?通過(guò)計(jì)算向量之間的相似度，嵌入模型可以幫助 RAGFlow 快速找到與用戶(hù)查詢(xún)最相關(guān)的信息。

數(shù)據(jù)檢索：?嵌入模型使得RAGFlow能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中高效地執(zhí)行檢索任務(wù)，尤其是在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，如文檔和圖片。

多模態(tài)能力：?對(duì)于包含圖表、圖片等非文本元素的文檔，嵌入模型可以輔助提取和理解這些元素的語(yǔ)義信息，增強(qiáng)RAGFlow的多模態(tài)處理能力。

在 RAGFlow 中，LLM 和嵌入模型的結(jié)合使用，使得系統(tǒng)不僅能夠理解復(fù)雜的自然語(yǔ)言查詢(xún)，還能夠在海量數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確地檢索到相關(guān)信息，并生成高質(zhì)量的回答。這種協(xié)同工作機(jī)制大大提高了RAGFlow在知識(shí)庫(kù)問(wèn)答、企業(yè)數(shù)據(jù)集成和多模態(tài)信息處理等場(chǎng)景下的應(yīng)用潛力和效率。

3.4、文本分塊過(guò)程中的可視化和人工干預(yù)

RAGFlow在處理文檔時(shí)，特別強(qiáng)調(diào)了智能文檔處理的可視化和可解釋性。這意味著用戶(hù)不僅可以獲得由系統(tǒng)處理后的結(jié)果，還能夠清晰地看到文檔是如何被分塊和解析的。這樣的設(shè)計(jì)使得用戶(hù)可以對(duì)AI的處理結(jié)果進(jìn)行核查和必要的干預(yù)，確保最終輸出的準(zhǔn)確性和可靠性。

在文本分塊過(guò)程中，RAGFlow首先會(huì)對(duì)用戶(hù)上傳的文檔進(jìn)行結(jié)構(gòu)識(shí)別，這包括但不限于標(biāo)題、段落、換行等。對(duì)于更為復(fù)雜的元素，如圖片和表格，RAGFlow也會(huì)進(jìn)行詳細(xì)的布局識(shí)別和結(jié)構(gòu)分析。例如，在處理表格時(shí)，系統(tǒng)不僅會(huì)識(shí)別出表格的存在，還會(huì)進(jìn)一步識(shí)別表格內(nèi)部的每一個(gè)單元格，以及多行文字是否需要合并成一個(gè)單元格等。這些信息都會(huì)被合理地處理并結(jié)合表頭信息，以確保數(shù)據(jù)的正確性和完整性。

RAGFlow的可視化功能允許用戶(hù)查看文檔解析的具體結(jié)果。用戶(hù)可以看到文檔被分割成了多少塊，各種圖表是如何處理的。如果系統(tǒng)識(shí)別的結(jié)果與用戶(hù)的預(yù)期有所出入，用戶(hù)可以進(jìn)行適當(dāng)?shù)母深A(yù)。這種干預(yù)可能包括調(diào)整分塊的方式、合并或分割某些部分，以及修改表格的識(shí)別結(jié)果等。RAGFlow提供了直觀的用戶(hù)界面，使得用戶(hù)可以輕松地進(jìn)行這些操作。

此外，RAGFlow還提供了一種機(jī)制，允許用戶(hù)通過(guò)點(diǎn)擊來(lái)定位到原文，對(duì)比處理結(jié)果和原文的差異。這種對(duì)比功能不僅可以幫助用戶(hù)確認(rèn)AI的處理是否準(zhǔn)確，還可以讓用戶(hù)對(duì)處理過(guò)程有更多的了解和控制。這種可視化和可解釋性的設(shè)計(jì)，大大提高了用戶(hù)對(duì)AI處理結(jié)果的信任度，同時(shí)也使得RAGFlow成為一個(gè)更加強(qiáng)大和靈活的工具。

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四、設(shè)置和運(yùn)行 RAGFlow

RAGFlow 是一個(gè)基于深度文檔理解的開(kāi)源 RAG（檢索增強(qiáng)生成）引擎，旨在為企業(yè)提供一個(gè)簡(jiǎn)化的 RAG 工作流程。以下是設(shè)置和運(yùn)行 RAGFlow 的詳細(xì)指南：

4.1、系統(tǒng)要求

在開(kāi)始安裝 RAGFlow 之前，請(qǐng)確保您的系統(tǒng)滿(mǎn)足以下基本要求：

CPU 核心數(shù)：至少 2 核

內(nèi)存大?。褐辽?8 GB

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4.2、安裝 Docker

RAGFlow 需要 Docker 來(lái)運(yùn)行。如果您的本地計(jì)算機(jī)（Windows、Mac 或 Linux）尚未安裝 Docker，請(qǐng)?jiān)L問(wèn) Docker 官網(wǎng)進(jìn)行安裝。

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4.3、啟動(dòng) RAGFlow 服務(wù)器

調(diào)整系統(tǒng)設(shè)置：確保?vm.max_map_count?的值大于或等于 262144。您可以通過(guò)運(yùn)行以下命令來(lái)檢查和設(shè)置該值：#?要檢查 vm.max_map_count 的值：sysctl?vm.max_map_count#?如果不是，請(qǐng)將 vm.max_map_count 重置為至少 262144 的值。sudo?sysctl?-w?vm.max_map_count=262144為了使更改永久生效，請(qǐng)?jiān)?/etc/sysctl.conf 文件中添加或更新 vm.max_map_count=262144。克隆 RAGFlow 存儲(chǔ)庫(kù)：git?clone?https://github.com/infiniflow/ragflow.git構(gòu)建 Docker 鏡像并啟動(dòng)服務(wù)器：cd?ragflow/dockerdocker?compose?up?-d核心映像大小約為 9 GB，加載可能需要一些時(shí)間。檢查服務(wù)器狀態(tài)：docker?logs?-f?ragflow-server如果系統(tǒng)成功啟動(dòng)，您將看到確認(rèn)消息。? ? ____?????????????????______?__???/?__?\?____?_?____?_?/?____//?/____??_??????__??/?/_/?//?__?`//?__?`//?/_???/?//?__?\|?|?/|?/?/?/?_,?_//?/_/?//?/_/?//?__/??/?//?/_/?/|?|/?|/?//_/?|_|?\__,_/?\__,?//_/????/_/?\____/?|__/|__/??????????????/____/?*?Running?on?all?addresses?(0.0.0.0)?*?Running?on?http://127.0.0.1:9380?*?Running?on?http://172.22.0.5:9380?INFO:werkzeug:Press?CTRL+C?to?quit

4.4、配置選項(xiàng)

選擇 LLM 工廠(chǎng)：在?service_conf.yaml?文件中的?user_default_llm?部分選擇所需的 LLM 工廠(chǎng)。

API 密鑰設(shè)置：使用相應(yīng)的 API 密鑰更新?service_conf.yaml?文件中的?API_KEY?字段。更多信息請(qǐng)參閱?/docs/llm_api_key_setup.md。

要更新默認(rèn) HTTP 服務(wù)端口 (80)，請(qǐng)轉(zhuǎn)到?docker-compose.yml?并將?80:80?更改為?<YOUR_SERVING_PORT>:80?。

所有系統(tǒng)配置的更新需要重新啟動(dòng)系統(tǒng)才能生效：docker-compose up -d

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4.5、訪(fǎng)問(wèn) RAGFlow 界面

一旦服務(wù)器啟動(dòng)并運(yùn)行，您可以通過(guò)瀏覽器訪(fǎng)問(wèn) RAGFlow 界面。在默認(rèn)配置下，您可以省略默認(rèn) HTTP 服務(wù)端口 80。只需在瀏覽器中輸入 RAGFlow 服務(wù)器的 IP 地址即可。

通過(guò)上述步驟，您可以成功設(shè)置和運(yùn)行 RAGFlow。確保遵循所有配置指南，并在啟動(dòng)服務(wù)器后檢查其狀態(tài)以確認(rèn)一切正常。通過(guò)選擇適當(dāng)?shù)?LLM 工廠(chǎng)和設(shè)置 API 密鑰，您可以確保 RAGFlow 與您的業(yè)務(wù)需求無(wú)縫集成。最后，通過(guò)簡(jiǎn)單的瀏覽器操作，您就可以開(kāi)始使用 RAGFlow 強(qiáng)大的文檔理解和問(wèn)答功能了。

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五、RAGFlow 未來(lái)規(guī)劃

RAGFlow 作為一款先進(jìn)的檢索增強(qiáng)生成引擎，其未來(lái)發(fā)展規(guī)劃主要圍繞以下幾個(gè)核心方向：

增強(qiáng)多語(yǔ)言支持能力：

RAGFlow 將致力于提升其對(duì)不同語(yǔ)言的支持能力，使其能夠更好地服務(wù)于全球化的市場(chǎng)。這意味著 RAGFlow 將開(kāi)發(fā)和集成更多語(yǔ)言的文檔結(jié)構(gòu)識(shí)別模型，從而能夠準(zhǔn)確理解和處理各種語(yǔ)言的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這不僅包括常見(jiàn)的英語(yǔ)、中文等，還將擴(kuò)展到其他語(yǔ)種，以滿(mǎn)足不同地區(qū)用戶(hù)的需求。

提升本地大型語(yǔ)言模型（LLM）的性能：

為了提高 RAGFlow 在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)的準(zhǔn)確性和效率，未來(lái)將對(duì)本地的大型語(yǔ)言模型進(jìn)行優(yōu)化和升級(jí)。這可能包括改進(jìn)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、調(diào)整模型結(jié)構(gòu)以及采用新的算法和技術(shù)，以提高模型的理解和生成能力。通過(guò)這些改進(jìn)，RAGFlow 將能夠更準(zhǔn)確地理解和生成復(fù)雜的語(yǔ)言?xún)?nèi)容，為用戶(hù)提供更加豐富和精準(zhǔn)的信息。

擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)功能：

RAGFlow 計(jì)劃擴(kuò)展其網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的功能，以便能夠從更廣泛的來(lái)源獲取數(shù)據(jù)。這包括接入企業(yè)的各類(lèi)數(shù)據(jù)源，如 MySQL 的 binlog、數(shù)據(jù)湖的 ETL 以及外部的爬蟲(chóng)等。通過(guò)這些數(shù)據(jù)源的集成，RAGFlow 將能夠更全面地收集和分析信息，為用戶(hù)提供更全面的知識(shí)庫(kù)和更準(zhǔn)確的檢索結(jié)果。

適應(yīng)更多復(fù)雜場(chǎng)景：

RAGFlow 的設(shè)計(jì)目標(biāo)之一是讓其能夠適應(yīng)更多的復(fù)雜場(chǎng)景，尤其是企業(yè)級(jí)（B 端）的應(yīng)用場(chǎng)景。為此，RAGFlow 將開(kāi)發(fā)更多的定制化模板和處理流程，以滿(mǎn)足不同行業(yè)和崗位對(duì)文檔處理和信息檢索的特殊需求。這可能涉及到對(duì)特定行業(yè)術(shù)語(yǔ)的理解、對(duì)復(fù)雜文檔結(jié)構(gòu)的處理等。

提供更靈活的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)接入：

RAGFlow 將推出面向企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)接入的低代碼平臺(tái)，使得企業(yè)能夠更容易地將內(nèi)部數(shù)據(jù)和文檔整合到 RAGFlow 系統(tǒng)中。這將極大地提高企業(yè)使用 RAGFlow 的便利性和效率，同時(shí)也為企業(yè)提供了更多的靈活性和自主性。

高級(jí)內(nèi)容生成：

除了問(wèn)答對(duì)話(huà)之外，RAGFlow 還將提供高級(jí)內(nèi)容生成的功能，如長(zhǎng)文生成等。這將使得 RAGFlow 不僅能夠回答用戶(hù)的問(wèn)題，還能夠創(chuàng)作文章、報(bào)告等內(nèi)容，為用戶(hù)提供更加全面的服務(wù)。

通過(guò)這些未來(lái)規(guī)劃，RAGFlow 旨在成為一個(gè)更加強(qiáng)大、靈活且易于使用的系統(tǒng)，能夠滿(mǎn)足不同用戶(hù)在各種場(chǎng)景下的需求，特別是在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中發(fā)揮重要作用，可以期待一下。

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六、總結(jié)

在對(duì) RAGFlow 的探索中，我們可以清晰地看到其在RAG（Retrieval-Augmented Generation）領(lǐng)域中的重要地位和顯著優(yōu)勢(shì)。RAGFlow作為一款下一代開(kāi)源RAG引擎，不僅在問(wèn)答對(duì)話(huà)方面表現(xiàn)出色，還具備高級(jí)內(nèi)容生成的能力，例如長(zhǎng)文生成等。這使得RAGFlow能夠?yàn)橛脩?hù)提供更為全面和深入的服務(wù)，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的需求，尤其在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用。

RAGFlow 的核心功能和技術(shù)架構(gòu)，包括其系統(tǒng)架構(gòu)、DeepDoc深度文檔理解模塊、LLM和嵌入模型的應(yīng)用，以及文本分塊過(guò)程中的可視化和人工干預(yù)等，共同構(gòu)成了一個(gè)強(qiáng)大、靈活且易于使用的系統(tǒng)。這些特點(diǎn)不僅提升了用戶(hù)體驗(yàn)，也為開(kāi)發(fā)者提供了更多的創(chuàng)新空間。

開(kāi)源項(xiàng)目如 RAGFlow 在推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新方面扮演著至關(guān)重要的角色。它們促進(jìn)了知識(shí)的共享和技術(shù)的民主化，為全球開(kāi)發(fā)者社區(qū)提供了一個(gè)共同成長(zhǎng)和協(xié)作的平臺(tái)。通過(guò)開(kāi)源，RAGFlow鼓勵(lì)更多的開(kāi)發(fā)者參與到項(xiàng)目中來(lái)，共同解決問(wèn)題，分享最佳實(shí)踐，從而加速了創(chuàng)新的步伐。

最終，RAGFlow 的成功不僅體現(xiàn)在其技術(shù)成就上，更在于其對(duì)整個(gè)RAG領(lǐng)域乃至人工智能技術(shù)發(fā)展的貢獻(xiàn)。它不僅推動(dòng)了相關(guān)技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用，也為未來(lái)的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。隨著RAGFlow的不斷發(fā)展和完善，我們有理由相信，它將繼續(xù)在推動(dòng)人工智能技術(shù)進(jìn)步和促進(jìn)社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面發(fā)揮重要作用。

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七、參考文獻(xiàn)

[1]. DeepDoc: https://huggingface.co/InfiniFlow/deepdoc[2]. RAGFlow GitHub:?https://github.com/infiniflow/ragflow[3]. RAGFlow Demo:?https://demo.ragflow.io/[4]. Infinity?:?https://github.com/infiniflow/infinity[5]. RAGFlow YC News: https://news.ycombinator.com/item?id=39896923[6]. DTrOCR: Decoder-only Transformer for Optical Character Recognition: https://arxiv.org/pdf/2308.15996v1.pdf

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