前言
最近在github上搜罗Rag相关项目的时候，我根据star 搜索到了目前star 最高的一些RAG 项目 ，其中稳居榜首的就是RAGFlow。
RAG stars:>1000 language:Python pushed:>2025-01-01
github RAG 相关项目搜索结果
为了系统性的学习RAG 技术栈，除了对RAG 进行一些系统性的学习总结外，浏览一些高质量的RAG 开源项目也是一种非常好的学习方式。这些项目凝结了开发者们的智慧与经验，能让我更直观地了解技术的实际应用和实现逻辑。
既然RAGFlow能获得这么高的关注度，想必在技术实现和功能设计上有其独到之处。所以，我打算以它为研究对象，深入探究其内部机制，开启我的 RAG 技术学习之旅。接下来，就和我一起走进rag-flow的世界，看看它到底有哪些过人之处吧。
RAGFlow 项目简介
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。它为各种规模的企业提供了一套精简的 RAG 工作流程，通过结合大语言模型（LLM），利用来自各类复杂格式数据的可靠引用，为用户提供真实可信的问答能力。 （官网介绍）
RAGFlow 架构简介
RAGFlow系统架构
RAGFlow 作为一款基于深度文档理解构建的开源 RAG 引擎，不仅遵循了 Naive RAG 的基本流程，还融合了 Advanced RAG 的先进方法，并在文档预处理和分块等关键环节进行了优化，形成了一套高效且强大的系统架构。
回顾Navie RAG 基础架构
在学习RAGFlow 系统架构之前，我们先复习一下RAG 的最基础架构Naive RAG，Naive RAG 作为 RAG 技术的基础架构，其核心流程可分为索引、检索和生成三个主要阶段。
- 索引阶段
文档预处理：对原始文档进行初步清理和转换，去除噪声信息，为后续处理做准备。
文档分块：将文档划分为较小的、易于处理的文本块，便于后续的向量化和索引构建。
向量化：将每个文本块转换为向量表示，以便在高维空间中进行相似度计算。
构建索引：根据向量表示构建索引结构，以便快速检索相关文本块。
- 检索阶段
问题向量化：将用户提出的问题转换为向量表示。
检索 top-k 个相关答案：在索引中查找与问题向量最相似的 top-k 个文本块。
- 生成阶段
组合上下文：将检索到的文本块组合成上下文信息。
- 使用大模型回答结果：将上下文信息输入到大语言模型（LLM）中，生成最终的回答。
RAGFlow 的 Advanced RAG 架构
RAGFlow在Naive RAG的基础上，引用了Advanced RAG的预检索方法-Multi-way Recall 多路召回，和后检索方法 Re-rank，形成了一套经典的Advanced RAG架构。
预检索方法 - Multi-way Recall 多路召回
Multi-way Recall 多路召回是一种基于多种策略的检索方法，通过结合不同的召回策略，可以提高检索的召回率和准确性。RAGFlow 采用多路召回策略，从多个角度对问题进行检索，确保能够找到更多相关的文本块。例如，在
ragflow/rag/nlp/search.py中，可能会实现多种检索算法，通过不同的权重和规则来召回相关文本块。
后检索方法 - Re-rank
Re-rank 是在多路召回的基础上，对召回的文本块进行重新排序的过程。通过使用更复杂的排序算法和特征，可以提高检索结果的相关性和准确性。在
ragflow/rag/nlp/search.py中，rerank函数可能会根据关键词相似度、向量相似度等多种特征对召回的文本块进行重新排序，从而得到更优的检索结果。
文档预处理优化
除了引入 Advanced RAG 的预检索和后检索方法，RAGFlow 在文档预处理过程时也进行了优化，以提高数据处理的质量。
Document layout Analyze (文档版式分析）：文档版式分析通过YOLO目标检测框架识别文档中的10种基本布局组件（文本、标题、图片、表格、页眉页脚等），能够准确理解文档的结构层次和阅读顺序；实现的具体代码参考：deepdoc\vision\layout_recognizer.py文件。
文档版式分析识别文档中的 10 种基本布局组件：
labels = [ "_background_", # 背景 "Text", # 正文 "Title", # 标题 "Figure", # 图片 "Figure caption", # 图片说明 "Table", # 表格 "Table caption", # 表格说明 "Header", # 页眉 "Footer", # 页脚 "Reference", # 参考文献 "Equation", # 公式 ]
Table Structure Recognition （表格结构识别）：表格结构识别专门处理复杂表格，识别行、列、标题和合并单元格等5种表格组件，并将表格内容转换为HTML格式或自然语言描述。实现的具体代码参考：deepdoc\vision\table_structure_recognizer.py文件。
表格结构识别识别 5 种表格组件：
labels = [ "table", # 表格整体 "table column", # 列 "table row", # 行 "table column header", # 列标题 "table projected row header", # 行标题 "table spanning cell", # 合并单元格 ]
两个模块采用ONNX Runtime推理引擎，支持CPU/GPU并行加速，通过与OCR结果融合，实现从非结构化文档到结构化数据的智能转换。这套系统使RAGFlow能够像人类一样理解文档的视觉结构，为后续的知识提取、检索和问答提供了准确的结构化基础，特别适合处理学术论文、技术手册、财务报表等复杂文档格式。
文档分块优化
与常规架构不同的是，RAGFlow 的文档分块是根据不同的场景进行分块，它的分块策略包括：
| 模板名称 | 适用场景 | 支持格式 | 分块策略 |
|---|---|---|---|
| General | 通用文档 | MD、DOCX、PDF、TXT、图片等 | 基于Token数量的朴素分块 |
| Q&A | 问答数据集 | XLSX、CSV、TXT | 问答对分块 |
| Resume | 简历文档 | DOCX、PDF、TXT | 结构化字段分块 |
| Manual | 技术手册 | 层次化章节分块 | |
| Table | 表格数据 | XLSX、CSV | 表格行分块 |
| Paper | 学术论文 | 章节语义分块 | |
| Book | 书籍文档 | DOCX、PDF、TXT | 层次化章节分块 |
| Laws | 法律法规 | DOCX、PDF、TXT | 条款分块 |
| Presentation | 演示文稿 | PDF、PPTX | 页面级分块 |
| Picture | 图片文档 | JPG、PNG、GIF等 | 图片分块 |
| One | 整文档 | 多种格式 | 单块分块 |
| Audio | 音频文档 | 音频格式 | 转录分块 |
RAGFlow 的文档分块模块还根据不同的场景自实现了一些算法策略，所有算法都保存在nlp/_init_.py 文件中，它实现的算法包括：
Naive Merge Algorithm（朴素合并算法）
实现函数：naive_merge(), naive_merge_with_images(), naive_merge_docx()
核心思想：基于 Token 数量的简单合并策略
算法流程：
根据指定分隔符切分文本段落
逐段合并，直到达到设定的 Token 阈值（默认128）
支持图片和文本的同步合并
分隔符：支持自定义分隔符（默认：\n。；！？）
Hierarchical Merge Algorithm（层次化合并算法）
实现函数：hierarchical_merge()
核心思想：基于文档结构层次的智能合并
算法流程：
使用正则模式识别文档层级结构（BULLET_PATTERN）
按层级分类段落（标题、章节、条款等）
利用二分搜索建立层级关系
按结构层次合并相关内容
Bullet Pattern Recognition（项目符号模式识别）
实现函数：bullets_category(), qbullets_category()
支持模式：
中文模式：第X章、第X节、第X条、（一）、（二）等
英文模式：Chapter X、Section X、Article X等
数字模式：1.、1.1、1.1.1等多级编号
问答模式：专门用于Q&A文档的问题识别
Title Frequency Analysis（标题频率分析）
实现函数：title_frequency()
功能：分析文档中标题的频率分布，确定最适合的分块层级
内容类型特定算法
JSON分块：递归式JSON结构保持分块
表格分块：行级或批次级分块
图像分块：图文同步分块
邮件分块：头部信息与正文分离
算法设计亮点
自适应性：根据文档类型自动选择最优分块策略
语义完整性：优先保持语义单元的完整性
多模态支持：同时处理文本、图片、表格等多种内容
可配置性：丰富的参数配置选项
性能优化：使用缓存、并发等技术提升处理效率
任务调度架构优化
RAGFlow 采用分布式异步任务调度系统，基于 Redis队列和多进程并发，实现高效的文档处理任务分发。通过分布式架构、异步处理和智能优化实现了高效、可靠的文档处理任务管理，能够处理大规模文档集合的并发处理需求。
核心组件
任务执行器（Task Executor）：rag/svr/task_executor.py
任务服务（Task Service）：api/db/services/task_service.py
Redis队列系统：基于Redis Streams实现
任务数据模型：api/db/db_models.py
处理流程
任务收集（Collect）：检查未确认的消息、从队列获取新任务、验证任务有效性
任务处理（do_handle_task):
任务类型分发：RAPTOR 分层摘要处理、知识图谱构建、标准分块处理
分块处理流程：获取文档二进制数据、调用对应的分块器、并发上传图片到Minio
任务监控与状态报告：采用心跳机制
优势
智能负载均衡
多队列支持：支持不同优先级的任务队列
动态扩缩容：可动态增加或减少任务执行器
资源限制：细粒度的并发控制和资源管理
故障恢复
任务状态持久化：任务状态保存在数据库中
断点续传：支持任务执行中断后的恢复
死信处理：处理无法完成的异常任务
性能优化
异步I/O：基于trio异步框架，高并发处理
内存管理：支持内存监控和快照
批量操作：批量插入文档存储，提高吞吐量
查询分析优化
RAGFlow 查询分析优化流程
接下来让我们看一下RAG Flow 的查询分析优化流程。
- 文本规范化：
# 中英文间添加空格
def add_space_between_eng_zh(txt):
txt = re.sub(r'([A-Za-z]+[0-9]+)([\u4e00-\u9fa5]+)', r'\1 \2', txt)
# 噪声词过滤
def rmWWW(txt):
# 去除中文助词：什么、哪里、怎么、如何等
# 去除英文虚词：what、who、how、the、a、an等- 语言识别：
def isChinese(line):
# 自动识别中英文混合文本
# 基于非英文字符比例判断（≥70%为中文）- 智能分词策略
粗粒度分词：基于词典的最优路径分词
细粒度分词：针对复杂词汇的二次分割
权重计算：基于TF-IDF的词汇重要性评分
- 权重计算策略
query_fields = [
"title_tks^10", # 标题权重最高 标题匹配权重×10
"important_kwd^30", # 重要关键词 权重×30
"question_tks^20", # 问题匹配 权重×20
"content_ltks^2", # 正文内容 权重×2
"content_sm_ltks" # 细粒度内容
]多轮对话查询完善
def full_question(tenant_id, llm_id, messages):
# 将不完整的多轮对话转换为完整问题
# 例：用户："他的母亲是谁？" → "唐纳德·特朗普的母亲是谁？"
# 时间相对转换：今天/昨天/明天 → 具体日期关键词自动提取
def keyword_extraction(chat_mdl, content, topn=3):
# 使用LLM从查询中提取最重要的关键词
# 保持原语言，用英文逗号分隔
# 用于查询扩展和相关性提升跨语言查询支持
def cross_languages(tenant_id, llm_id, query, languages=[]):
# 将查询翻译为多种目标语言
# 保持格式和技术术语准确性
# 支持批量翻译，用###分隔知识图谱查询重写
def query_rewrite(self, llm, question, idxnms, kb_ids):
# 提取答案类型关键词（answer_type_keywords）
# 提取查询实体（entities_from_query）
# 基于实体类型池进行语义理解混合相似度计算
def hybrid_similarity(self, avec, bvecs, atks, btkss, tkweight=0.3, vtweight=0.7):
# 向量相似度（70%） + 词汇相似度（30%）
# 平衡语义理解和精确匹配性能优化
智能缓存：LLM结果缓存，避免重复计算
批量处理：同时处理多个查询变换
阈值控制：相似度阈值过滤无关结果
长度限制：关键词数量限制（32个）防止查询过长
分层匹配：从粗到细的多层匹配策略