RAGFlow 是一款专为企业设计的高效、精准的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，通过深度文档理解来处理和整合多种类型的数据源。
它能够处理文本、PDF、网页、图像等多种复杂格式的数据，确保所有检索结果具备可靠的参考依据，使企业能够在自动化问答、智能文档分析、客户支持等场景中提升信息获取效率。
得益于大型语言模型（LLM）的支持，RAGFlow 不仅可以生成自然流畅的回答，还能够在回答中引用相关文档的具体信息，提供上下文丰富的解答和透明的引用来源。
通过将数据预处理、检索、生成回答等步骤无缝集成，RAGFlow 极大简化了企业的 RAG 工作流程，从而降低人工操作成本，同时确保信息的准确性和一致性。
无论是小型初创公司还是大型企业，RAGFlow 都能以模块化、可扩展的方式适应各种业务需求，帮助企业更好地管理和利用内部知识库、客户数据和外部信息资源。
RAGFlow 基于深度文档理解技术，从复杂格式的非结构化数据中精准提取知识，能够在海量数据中定位关键内容，提升信息检索的准确性。
模板化分块：提供多种模板选择，支持智能化、可解释的数据分块方式，使系统更适应不同数据类型的需求。
可靠引用，减少幻觉：支持文本分块的可视化，便于人工干预和校对；同时，提供清晰的关键引用来源，确保生成答案有据可依，减少生成错误信息的可能。
兼容多种异构数据源：系统支持Word、PPT、Excel、TXT、图像、扫描件、结构化数据、网页等多种数据格式，以便无缝处理多样化的数据需求。
自动化、简便的 RAG 工作流：RAGFlow 提供简化、自动化的工作流程，适用于个人和企业使用。支持配置多种大型语言模型（LLM）和嵌入模型，结合多重检索与重排序技术，并配备直观的 API，便于快速集成至各类业务。
系统要求
CPU：至少4核
内存：至少16GB
硬盘：至少50GB
Docker：版本≥24.0.0，Docker Compose ≥ v2.26.1如未安装Docker，请参阅 Docker Engine 安装说明。
参考：https://github.com/infiniflow/ragflow
