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系统介绍

RAGFlow 是一款面向生产环境的开源检索增强生成引擎，旨在解决大模型在知识问答中出现的幻觉和时效性问题。它通过将外部知识库与语言模型有机结合，让每一句回答都具备可追溯的引用依据，从而提升生成内容的准确性与可信度。

该引擎特别强调对复杂文档的深度理解，能够处理 PDF、Word 文档、电子表格、扫描件图片等非结构化数据，支持对文档内容进行精细化解析与切片。结合可视化切片干预功能，运营人员可以根据实际需求调整切分粒度，确保送入大模型的知识片段更加精准。RAGFlow 同时引入 Agent 机制，支持多轮对话、任务编排和外部工具调用，适合企业构建智能客服、内部知识库、资料检索平台等场景。

核心功能

• 深度文档解析：支持 PDF、DOCX、XLSX、PPT、图片等数十种格式，自动提取版面、表格、标题等结构信息，还原阅读顺序，解决复杂排版下的信息丢失问题。
• 可视化切片干预：提供图形化切片管理界面，允许用户查看和修改文档切分结果，为每个切片配置关键词、摘要或自定义规则，提升检索命中率。
• 可信溯源问答：所有回答都会生成引用来源，用户可一键查看知识库中的原始片段，方便核对与审阅，满足金融、医疗、法律等高合规行业需求。
• 多模型接入：内置 DeepSeek、OpenAI、通义千问等主流大模型接口，同时支持本地私有化模型或自定义 API，灵活适配不同业务场景。
• Agent 工作流：支持可视化编排智能体流程，将检索、对话、工具调用、条件分支串联起来，实现复杂任务自动化。
• MCP 协议支持：兼容模型上下文协议，方便与外部数据源和工具平台对接，扩展 RAG 应用边界。
• 多聊天渠道：提供 Web 界面以及 API 接入能力，可快速嵌入钉钉、飞书、企业微信等第三方应用，实现多渠道统一问答。
• 高扩展架构：基于模块化设计，支持水平扩展和分布式部署，适应从小型试验到大规模生产的升级需求。

技术特性

RAGFlow 后端主要基于 Python 构建，采用 FastAPI 提供高性能 API 服务，配合任务队列和向量数据库完成文档处理与语义检索。前端使用现代 Web 技术栈，提供流畅的管理界面和对话体验。整体架构具备以下优势：

• 模块解耦：文档解析、向量化、检索、生成等环节独立服务，便于替换和升级。
• 灵活配置：通过环境变量和配置文件即可调整模型、向量库、端口等参数，降低部署门槛。
• 数据安全：支持私有化部署，知识数据保留在企业内部服务器，避免敏感信息外泄。
• 开放 API：提供 RESTful API 和 WebSocket 接口，方便集成到既有业务系统中。

RAGFlow 对硬件要求相对友好，支持 CPU 环境运行，也支持 GPU 加速，用户可根据数据规模选择合理的资源配置。

运营管理

RAGFlow 提供完善的后台管理能力，运维人员可以在管理界面中监控文档解析状态、查看知识库统计、管理用户权限和对话日志。系统支持多知识库隔离，不同团队或项目可独立维护各自的语料资源。

此外，管理员还可以配置模型参数、调整检索策略、设置引用格式、设计问候语和兜底话术。通过内置的测试工具，能够预览问答效果并持续优化提示词和切片策略，确保上线后的回答质量。

使用说明

压缩包内有搭建教程。

图片演示