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RAG检索 在 GitHub 打开 ↗

开源 RAG 引擎,把复杂文档变成可溯源的问答知识库

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Issue1.3k
语言Go

项目介绍

更新于 1 天前

RAGFlow 是一个开源的 RAG 引擎,可以理解为给大模型接上「靠谱外脑」的中间层:把散乱的文档喂进去,它负责解析、切分、索引,再在回答时检索出有依据的内容。它的强项是深度文档理解,能处理 Word、PPT、Excel、PDF、扫描件、网页等复杂格式,把非结构化数据抽成结构化知识,还能编译成 Wiki、思维导图、时间线等形态。面对复杂问题时,它会自动拆解、多轮检索并核验证据,答案可溯源到具体引用。适合需要把企业内部资料做成可问答知识库的场景,比如客服知识库、合同审查、研究报告检索。对 AI 应用工程师、算法工程师以及负责企业知识管理的人来说值得一看;纯前端或后端开发、不涉及 LLM 应用的岗位关系不大。

上手成本:中

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仓库信息

LicenseApache-2.0
创建时间2023-12-12
最后推送15 分钟前
热度分272.0