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标题: 构建行业RAG应用系统：金融、财务、保险、医疗等行业该怎么做？ [打印本页]
作者: 链载Ai 时间: 昨天 12:02
标题: 构建行业RAG应用系统：金融、财务、保险、医疗等行业该怎么做？
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;line-height: normal;text-align: center;background-color: rgb(255, 255, 255);visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">
金融、财务、保险和医疗行业创建 RAG 应用系统的意义
RAG 应用系统在金融、财务、保险和医疗行业中具有重要意义，可高效识别 PDF 和图片中的表格信息，如财务报表、资产负债表、保险理赔单和医疗化验结果等。通过将这些表格转化为结构化数据并存储于向量数据库，RAG 系统能快速检索和分析数据，支持智能决策、优化规划、提升效率，并实现个性化服务。
既然RAG系统在这些行业这么有意义，那该怎么构建RAG应用系统呢？
使用开源系统构建的优势
采用开源系统进行构建，可以显著节省时间和成本。一方面，开源系统提供了现成的工具和模型，可以快速搭建和测试功能，无需从零开发；另一方面，开源社区活跃，能够提供持续的更新和技术支持，帮助企业专注于业务逻辑的优化，而不是基础设施的研发，从而提高开发效率并降低维护成本。
延展建议：
- 对于中小型企业，优先选择开源项目，结合部分定制开发，快速满足业务需求。
- 对于资金和技术资源充足的大型企业，自研能带来更大的长期价值，特别是在核心领域打造差异化竞争力。
在实际应用中，还可以采用开源+自研的混合模式，利用开源构建基础框架，结合自研完善特定功能，既能降低成本又可满足个性化需求。
开源项目对比
当前市面上有多个 Star 数量超过 10K 的开源项目可供选择，但在实际业务中，如何选择最合适的项目是一个值得探讨的问题。我们将从多个维度对这些项目进行对比分析，最终为大家推荐最适合的解决方案。
值得一提的是，QAnything 自 5 月 17 日后已停止新增功能更新。尽管其代码质量尚可，但由于长期不维护可能导致无法适应快速变化的技术需求，因此本次对比中不再考虑该项目。选择一个持续更新且社区活跃的项目显然更为明智。
基本信息
| 项目 | Star 数量 | 持续维护 | 社区活跃 | 代码质量 | 版权信息 |
| | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️ | |
| | | | | |
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ingFang SC", "Hiragino Sans GB", STHeiti, "Microsoft YaHei", "Microsoft JhengHei", "Source Han Sans SC", "Noto Sans CJK SC", "Source Han Sans CN", "Noto Sans SC", "Source Han Sans TC", "Noto Sans CJK TC", "WenQuanYi Micro Hei", SimSun, sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;" class="list-paddingleft-1">项目热度上，Dify 和 langchain-chatchat 开源较早，star 数量较多，但是RAGFlow大有后来居上的态势；版权问题上，Dify 限制不允许用于构建多租户的 Saas 服务，同时不允许去掉版权信息，其他两个项目没有限制；项目技术栈
RAGFlow
- 前端：React + TypeScript
- 后端：Python + Flask
langchain-chatchat
- 前端：基于 Streamlit 的临时前端
- 后端：Python + FastAPI
Dify
- 前端：Next.js + TypeScript
- 后端：Python + Flask
这三个项目在技术栈上主要差异体现在前端：RAGFlow 和 Dify 使用现代前端框架 React 和 Next.js，支持更复杂的交互；而 langchain-chatchat 的 Streamlit 前端更适合快速原型开发。后端均采用 Python，技术实现难度相对不高。
RAGFlow，擅长文档解析，DeepDoc具备完善的文档解析能力，并持续优化；langchain-chatchat，是从 langchain-0.3.0 之后部署方式也发生了变化，与其他项目的差异不大；Dify，丰富的召回模式，支持跨知识库召回，工作流编排支持较好；GitHub视频介绍中有架构图。 | 文档解析能力 | 知识库检索效果 | 跨知识库检索 |
| ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️ | |
| ⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️ | |
| ⭐️⭐️ | | |
RAGFlow的核心优势在于其强大的文档解析能力，目前的0.15版本已具备出色的解析功能，并支持构建知识图谱，这在同类工具中具有明显的竞争力。同时，其知识库的检索效果表现优异，最新版本更进一步增强了功能。而Dify在跨知识库检索能力方面表现最为突出，为用户提供了多知识库内容统一检索的强大支持，适合复杂场景的需求。项目部署支持多种方式，包括通过 Docker 进行快速部署或直接使用源码部署。对于企业用户，推荐采用源码部署方式，这样可以根据企业的个性化需求对源码进行适配和优化，以实现更灵活的功能扩展和定制化支持，从而更好地满足业务需求。在对比多个热门开源项目后，我个人更倾向推荐功能均衡的RAGFlow，尽管 Dify 也有其独特优势。
我的推荐基于以下几点：
文档解析能力：RAGFlow 目前对文档解析的支持最为强大，而知识库作为 RAG 系统的核心，这一能力显得尤为关键。
Agent 编排：RAGFlow 自 0.9 版本开始支持 Agent 编排功能，目前已经相当成熟，实际使用体验很好。虽然 Dify 在 Agent 支持上也有不错表现，但 RAGFlow更出色。
源码和部署优势：RAGFlow 的源码结构清晰，便于二次开发，且 Docker 组件使用简洁高效，适合快速部署和扩展。
综合以上优势，RAGFlow是一个值得重点选择的开源项目。只需做好版本管理和社区更新跟进，未来的功能将更加完善，为实际业务提供更强大的支持。
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