RAGFlow：用於文件理解的開源 RAG 引擎

檢索增強生成（RAG）已成為將 LLM 回應基於事實資料的標準架構，但大多數 RAG 實作有一個根本弱點：它們將文件視為無差別的文字，將其切成任意區塊，失去所有結構意義。RAGFlow 採用根本不同的方法，結合深度文件理解與基於 LLM 的生成，提供精確、附引用來源的答案。

RAGFlow 由 infiniflow 開發，並已迅速獲得採用成為生產級 RAG 引擎。其核心創新在於使用佈局分析和視覺語言模型來理解文件的實際結構——在執行檢索之前識別標題、段落、表格、圖表、圖形及其層級關係。

這種深度文件理解使 RAGFlow 特別適用於企業文件場景——法律合約、財務報告、技術手冊、學術論文和政府文件——在這些場景中，資訊在結構化文件中的位置與資訊本身同樣重要。

RAGFlow 的文件處理流程如何運作？

RAGFlow 應用多個分析階段從文件中提取結構化理解。

graph TD
    A[輸入文件\nPDF / DOCX / 圖片] --> B[佈局分析\n視覺結構偵測]
    B --> C[OCR 引擎\n從圖片提取文字]
    B --> D[表格偵測\n行/列結構]
    B --> E[圖形分析\n圖表 / 圖形理解]
    C --> F[結構保留\n標題 + 正文 + 腳註]
    D --> F
    E --> F
    F --> G[語義分塊\n結構感知文字分割]
    G --> H[向量嵌入\n密集檢索索引]
    G --> I[關鍵字索引\n稀疏檢索]
    H --> J[混合檢索\n密集 + 稀疏搜尋]
    I --> J
    J --> K[LLM 生成\n答案 + 引用來源]

該流程在每個階段都保留文件結構，確保檢索尊重原始材料的邏輯組織。

RAGFlow 提供哪些功能？

RAGFlow 提供一套全面的功能，涵蓋文件處理、檢索和生成。

深度文件解析與靈活的 LLM 和嵌入選擇的結合，使 RAGFlow 能夠適應廣泛的企業需求。

RAGFlow 如何處理複雜文件類型？

不同的文件類型需要根本不同的解析策略，RAGFlow 為每種文件應用適當的方法。

每條解析路徑都針對其來源格式進行最佳化，同時為下游檢索產生一致的結構化輸出。

RAGFlow 如何處理引用來源和歸因？

RAGFlow 為每個生成的答案提供詳細的來源歸因。

引用來源系統專為答案驗證和可稽核性是關鍵要求的企業場景而設計。

常見問題

什麼是 RAGFlow？ 開源 RAG 引擎，專門從事深度文件理解，使用視覺語言模型進行結構化解析。

與傳統 RAG 有何不同？ 使用佈局分析和 OCR 保留文件結構，而非任意分塊。

支援哪些格式？ PDF、DOCX、Excel、PPTX、TXT、MD、HTML、EPUB、圖片和電子郵件。

如何處理圖片和表格？ 使用視覺語言模型進行細胞級表格解析和圖形語義分析。

可以與本地 LLM 配合使用嗎？ 是的，支援 OpenAI、Claude、Gemini 以及透過 Ollama/vLLM 的本地模型。

延伸閱讀

• RAGFlow GitHub 儲存庫 – 原始碼、文件和部署指南
• RAGFlow 官方文件 – 使用指南和 API 參考
• RAG 架構概述 – RAG 概念和設計介紹
• LayoutLM 論文 (ArXiv) – 文件佈局理解的基礎論文