RAGFlow 是一个开源的 Retrieval-Augmented Generation（RAG）引擎，专注于深度文档理解，通过与大型语言模型（LLM）结合，实现具备真实依据、支持引用的问答能力。它能够解析多种复杂格式的文档（如 PDF、Word、表格、图像、扫描件等），自动组织成结构化知识，并输出有可追溯引用的答案，有效减少语言模型的“幻觉”输出问题。此外，RAGFlow 提供精细模板化的片段切分策略，并支持检索、重排名与可视化引用的功能，让回答更可信、更具解释力。
RAGFlow 可解决组织与查询大量散乱文档中隐藏知识的难题。在部署后，它能将各种格式的资料（如 PDF 报告、Excel 表格、扫描图像等）统一解析、切片并索引，帮助用户快速准确地定位关键信息。当用户提出问题时，RAGFlow 检索最相关的片段，并结合语言模型生成答案，同时附上引用来源，显著降低误导性回答风险，并提高查询效率和可信度。这意味着组织内部知识问答、研究报告查阅、法规/合同内容梳理等任务，都可以被高效处理，实现信息检索透明化与自动化。
例如，在法律事务所中，RAGFlow 可用于合同审核与法律研究场景。律师可以将大量合同、判例、法规文档导入 RAGFlow 知识库，系统会基于深度文档理解，准确提取条款、关键内容，并按模板切片索引。当律师提出“合同中关于违约责任的具体条款是什么？”时，RAGFlow 能快速检索相关片段，并生成答案，同时展示具体引用位置与原文上下文，确保引用明确、可查阅、可验证。这不仅提升法律调研效率，还减少遗漏与误解风险，构建基于证据的智能法律问答系统。
适配机型：
京公网安备 11010802021500号