RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG引擎，主要为企业和个人提供高效、可靠的问答和文档处理解决方案。其核心功能是通过结合大型语言模型（LLM），能够处理各种复杂格式的数据，并生成准确且有理有据的回答。
RAGFlow的主要特点包括：
灵活的文档解析能力：支持多种文件格式，如：Word、PPT、Excel表格、PDF、图片、结构化数据等，能够 智能识别文档中的结构和内容，确保高质量的数据输入。
深度文档理解：利用先进的深度学习技术，RAGFlow 可以深入理解文档内容，并将其与生成模型结合，从而提高信息生成的准确性和自然性。
丰富的功能模块：RAGFlow 提供了包括关键词提取、知识库问答搜索模式、医疗顾问代理模板等在内的 多种工作流程，非常适用于个人应用和大型企业。
开放源码与社区支持：RAGFlow 作为一个开源项目，鼓励社区贡献，用户通过 GitHub获取源码并参与开发，同时官方也 提供 了详细的 文档和教程 以帮助用户快速上手。
技术架构：RAGFlow包含：文档解析器、查询分析器、检索模块、重排模块 和大型语言模型（LLM），共同构成了一个高效、智能的信息处理平台。
另外，RAGFlow还支持 音频文件解析、OCR功能解锁 以及多种大语言模型的集成，这些特性让 RAGFlow 不仅适用于简单的文档处理，还能满足更复杂的业务需求，如医疗问诊助手的搭建场景等。
RAGFlow的出现，主要还是想解决现有RAG技术在处理 复杂、非结构化数据 时面临的效率和准确性 等挑战。如果你对它感兴趣，可以去他官网进一步了解下，也可以尝试部署一套服务进行体验和学习。
官网：https://ragflow.io/
部署：https://ragflow.io/docs/dev/，推荐使用官方提供的Docker images来体验下。
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