还在被不可靠的 RAG 效果所困扰吗？ 传统的 RAG 工作流在面对格式复杂的 PDF、带图表的报告或扫描件时，往往因为无法真正“理解”文档结构而提取出质量低下的文本块，最终导致大语言模型（LLM）的回答充满幻觉、错误百出。这就是典型的“垃圾输入，垃圾输出”困境。 ## RAGflow 的核心优势 - 深度文档理解: 告别简单的文本提取。RAGflow 能精准解析标题、段落、表格、图片乃至多栏布局，像人一样理解文档结构，从源头保证知识的质量。 - 智能文档切分: 提供基于模板的、可解释的文本块切分策略。您可以为不同类型的文档（如财报、论文、简历）选择最优切分模板，显著提升检索精度。 - 可视化溯源与引用: 每一个答案都有理有据。RAGflow 提供文本块切分的可视化界面，并能快速定位到关键引用的原文，让用户可以轻松验证来源，极大减少模型幻觉。 - 超强格式兼容: 轻松处理您几乎所有的非结构化数据。完美支持 Word、PPT、Excel、txt、PDF、高清图片、扫描件，甚至网页和结构化数据。 - 自动化的 RAG 工作流: 为企业和个人用户提供了一套端到端的精简工作流程。支持自定义配置 LLM 和嵌入模型，并采用多路召回与融合重排等先进策略，确保最佳检索效果。 - “质量输入，质量输出”：基于深度文档理解的知识提取，从具有复杂格式的非结构化数据中提取。 - 基于模板的块分割：智能且可解释，提供多种模板选项供选择。 - 有根据的引用，减少幻觉：文本块分割的可视化，允许人工干预，快速查看关键引用和可追溯的引用，以支持有根据的答案。 - 与异构数据源兼容：支持 Word、幻灯片、Excel、txt、图像、扫描件、结构化数据、网页等。 - 自动化且轻松的 RAG 工作流程：针对个人和大型企业的简化 RAG 调度，可配置 LLM 和嵌入模型，多召回与融合重排序相结合，直观的 API 可无缝集成到业务中。  ## RAGflow 的理想应用场景 - 企业内部知识库: 将海量的内部文档（SOP、技术手册、报告）转化为一个可靠的智能问答机器人。 - 智能客服与投顾: 为金融、法律等专业领域的客户提供有准确出处的答案。 - 教育与科研: 快速从大量论文和文献中提取、总结和追溯信息。 - 个人知识管理: 打造一个能理解你所有笔记、文章和扫描件的“第二大脑”。 ## 组件拓扑图  ## 系统架构