引言
在人工智能的蓬勃发展浪潮中，检索增强生成（RAG）技术凭借其独特优势，迅速成为研究和应用的焦点。RAG技术巧妙地将大型语言模型（LLMs）的卓越生成能力与高效的信息检索系统相结合，为用户带来前所未有的交互体验。然而，随着技术的深入应用，一系列挑战也逐渐浮出水面。
现有的RAG系统在处理海量数据时，常常面临效率和准确性的双重考验。尽管LLMs在生成流畅文本方面表现出色，但在面对复杂、非结构化的数据时，它们往往难以精准捕捉和提取关键信息。此外，RAG系统在数据管理和理解方面的局限性也导致了一个问题——即“垃圾输入，垃圾输出”（GIGOut），意味着如果输入数据的质量不高，那么生成的答案也很难达到预期的准确度。
正是在这样的背景下，RAGFlow应运而生，作为一种端到端的RAG解决方案，它旨在通过深度文档理解技术，攻克现有RAG技术在数据处理和答案生成方面的难题。RAGFlow不仅能够处理多种格式的文档，还能智能地识别文档中的结构和内容，从而确保高质量的数据输入。RAGFlow的设计核心理念是“高质量输入，高质量输出”，它提供可解释性和可控性的生成结果，使用户能够更加信任和依赖系统提供的答案。
2024年4月1日，RAGFlow正式宣布开源，这一消息迅速在技术界掀起热潮。开源当天，RAGFlow在GitHub上便迅速吸引了数千的关注，短短一周内便收获了2900颗星，这不仅彰显了社区对RAGFlow的高度认可，也充分展示了广大开发者对这一新技术的浓厚兴趣与期待。
RAGFlow核心功能
- 深度文档理解："Quality in, quality out"，RAGFlow 基于深度文档理解，能够从各类复杂格式的非结构化数据中提取真知灼见。真正在无限上下文（token）的场景下快速完成大海捞针测试。对于用户上传的文档，它需要自动识别文档的布局，包括标题、段落、换行等，还包含难度很大的图片和表格。对于表格来说，不仅仅要识别出文档中存在表格，还会针对表格的布局做进一步识别，包括内部每一个单元格，多行文字是否需要合并成一个单元格等。并且表格的内容还会结合表头信息处理，确保以合适的形式送到数据库，从而完成 RAG 针对这些细节数字的“大海捞针”。
- 可控可解释的文本切片：RAGFlow 提供多种文本模板，用户可以根据需求选择合适的模板，确保结果的可控性和可解释性。因此 RAGFlow 在处理文档时，给了不少的选择：Q&A，Resume，Paper，Manual，Table，Book，Law，通用... 。当然，这些分类还在不断继续扩展中，处理过程还有