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引言：

RAGFlow 是一款基于深度文档理解的开源 RAG 引擎，与 LLM 结合后可实现精准引用问答。它支持 20 多种文档格式解析，配备智能分块策略及混合检索方案，还有可视化干预界面，且支持 Docker 快速部署，堪称企业级知识库构建的得力工具。

一：这款开源 RAG 引擎为何让人欲罢不能？

在企业知识管理、法律文书分析、学术研究等场景里，我们常常遭遇三大难题：

  * 多种格式文档解析棘手，像合同、论文、报表等文档难以有效处理。
  * 传统检索方式准确率欠佳，难以精准定位到所需信息。
  * AI 问答存在 “幻觉” 风险，生成的回答可能存在不准确或编造的内容。

破局而生！RAGFlow直击行业七大痛点

二：五大核心黑科技 正在颠覆行业认知

1：深度文档理解：多格式解析与特色处理

 - 支持格式

PDF、DOCX、PPT、XLSX、JPG 等 20 + 常见格式

2：特色解析功能

    -表格数据结构化提取 ：精准识别文档中的各类表格，将表格中的数据进行结构化处理，方便后续的数据分析与利用。
    -数学公式 Latex 格式保留 ：在解析文档时，能够准确识别并保留数学公式的 Latex 格式，确保数学公式在转换和处理过程中的准确性和可读性，对于学术文档和科研论文等包含大量数学公式的文档处理具有重要意义。
    -图片 OCR 文字识别：借助先进的 OCR 技术，对文档中的图片内容进行文字识别，将图片中的文字信息提取出来并转换为可编辑的文本格式，大大拓展了文档处理的范围和灵活性，能够有效利用图片中的文字信息。
   -多栏排版智能重组：针对多栏排版的文档，如一些学术论文、专业报告等，能够智能地对排版进行重组，使其在不同设备和展示环境下都能保持良好的阅读体验和格式一致性，提高了文档的可读性和易用性。

3：智能分块策略

‌4：智能检索黄金三角‌

• 语义维度：深度学习理解用户意图
• 关键词维度：精准捕捉显式需求
• 智能决策：兼顾查全率与准确率的融合算法

5：灵活部署方案

支持CPU/GPU环境，最小4核CPU+16GB内存即可运行

三：五大不凡闪光点

实测数据显示RAGFlow实现对比：

界面效果

结论：

当大模型与深度文档解析强强联合，RAGFlow 以结构化思维革新知识管理。它支持 20 + 格式智能解析，涵盖混合检索增强、可视化干预等多重功能，让企业级知识库搭建变得轻松又高效，如同搭积木般简单便捷。