51.9K Stars! 开源RAG新标杆！RAGFlow：基于深度文档理解的下一代知识引擎

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ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;color: rgb(63, 63, 63);"> RAGFlow架构图

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;display: table;padding: 0.3em 1em;color: rgb(255, 255, 255);background: rgb(183, 110, 121);border-radius: 8px;box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.1) 0px 4px 6px;">项目简介

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(183, 110, 121);">RAGFlow是由Infiniflow团队打造的开源RAG引擎，通过深度文档理解技术，为企业提供基于大模型的真实问答能力。项目自2024年发布以来，已在GitHub获得超51.9K Stars，其特色在于：

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;color: rgb(63, 63, 63);" class="list-paddingleft-1">
• ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.5em 8px;color: rgb(63, 63, 63);">
  • 支持ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(183, 110, 121);">PDF/DOCX/Excel/网页/扫描件等20+格式文档解析
• ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.5em 8px;color: rgb(63, 63, 63);">
  • 内置ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(183, 110, 121);">多模态模型解析文档中的图文信息
• • 提供可视化分块策略与可追溯的答案引用
• • 支持私有化部署与云端服务双模式

核心亮点

🚀 五大突破性能力

1. 1.深度文档理解
   通过DeepDoc技术解析复杂格式文档，表格识别准确率提升40%
2. 2.智能分块引擎
   提供15+预置分块模板，支持流程图/数学公式等特殊内容保留
3. 3.混合检索系统
   结合关键词检索+向量召回+知识图谱，实现多维度信息融合
4. 4.互联网增强
   集成Tavily搜索引擎，支持实时网络信息补充（2025年新增功能）
5. 5.企业级扩展
   原生支持Kubernetes集群部署，单节点可处理百万级文档

🛠️ 开发者友好设计

• • 可视化API测试台快速验证流程
• • 支持OpenAI/Anthropic等主流大模型接入
• • 提供Python/Java/Go多语言SDK
• • 完整Swagger接口文档

技术架构

层级	技术栈	核心能力
存储层	Elasticsearch/Infinity + MinIO	支持PB级非结构化数据存储
计算层	Docker + GPU加速	多模型并行推理
服务层	Flask + Vue.js	前后端分离架构
AI层	Transformers + LangChain	支持自定义模型插件

典型场景

金融文档分析

[PDF研报]→[表格提取]→[关键指标入库]→[生成投资建议]

• • 某投行使用后，研报处理效率提升3倍
• • 自动识别10+类金融专用图表

技术支持系统

用户提问→知识库检索→GPT-4生成解答→溯源展示参考文档

• • 准确率较传统方案提升65%
• • 支持中英日韩等12种语言问答

项目生态

• •集成市场：预置Azure/Google Cloud/AWS等云服务对接方案
• •开发者社区：Discord讨论组日均100+技术交流
• •企业案例：已有医疗/法律/制造领域20+落地案例

同类对比

项目	多格式支持	可视化调试	企业级部署	开源协议
RAGFlow	✅ 20+格式	分块可视化	K8s集群	Apache 2.0
Haystack	❌ 文本为主	仅日志查看	需定制	Apache 2.0
LlamaIndex	✅ 10+格式	无可视化	单机部署	MIT

总结优势

✅精度革命：深度解析技术突破传统OCR局限
✅成本可控：社区版支持90%企业需求
✅部署灵活：从本地开发机到云原生集群平滑扩展
✅生态开放：持续更新的集成市场与开发者工具