RAGFlow 概述
RAGFlow 是一款开源的企业级检索增强生成（RAG）引擎，专注于深度文档理解与智能问答场景。其核心目标是通过融合多模态文档解析、混合检索策略和大语言模型（LLM）生成能力，实现非结构化数据的高效知识抽取与精准答案生成。该系统在电商客服、合同管理、投资分析等领域验证了高效性（响应速度提升40%）和准确性（关键信息召回率达92%）。
技术栈与架构解析
一、核心架构设计
RAGFlow 采用分层模块化架构，分为以下层级：
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输入层
通过 Nginx 接收用户请求，支持网页、多格式文件（含扫描件）上传，并实现负载均衡。
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服务层
• API Server（Flask）：提供管理端与用户端接口，负责任务分发和权限控制。
• Task Executor：异步执行文档解析、向量化等任务，基于 Redis 消息队列实现任务调度。
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数据处理层
• DeepDoc 引擎：支持 20+ 格式文档解析，集成 OCR（光学字符识别）、表格结构识别（TSR）和布局分析技术，处理扫描件与复杂表格数据。
• 多模态分块：动态调整文本分块策略，结合语义密度与 LLM token 限制优化信息完整性。
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知识库层
• 存储体系：MySQL 管理元数据，MinIO 存储原始文件，Elasticsearch/Infinity 存储向量数据。
• 知识图谱：GraphRAG 模块解析文档关系网络，增强语义关联检索。
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检索生成层
• 混合检索：结合关键词（Elasticsearch）与向量（Infinity）双引擎，加权融合召回结果。
• 动态重排序：通过相关性评分优化 Top-K 结果，降低 LLM 幻觉风险。
二、关键技术特性
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深度文档理解
• 支持 Word/Excel/PDF 等复杂格式解析，表格识别准确率超90%，布局还原能力优于传统 OCR。
• 多模态数据融合：BERTopic 主题建模处理文本，DeepDive 抽取表格关系，构建结构化知识。
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自动化 RAG 流水线
• 端到端流程覆盖文档上传→分块→向量化→检索→生成，支持 GPT、Llama 等主流 LLM 接入。
• 可视化分块校对界面，提供引用溯源功能，增强结果可信度。
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扩展性与稳定性
• 模块化设计：可替换向量数据库（Elasticsearch/Infinity）、LLM 模型等组件。
• 内存监控机制：后台线程实时追踪资源消耗，触发阈值时自动分析内存泄漏。
三、技术组件选型
| 组件类型 | 技术方案 | 功能说明 | 来源 |
|---|---|---|---|
| 前端框架 | React + TypeScript | 实现管理端与用户端交互界面 | |
| 后端框架 | Flask（Python） | 提供 RESTful API 及业务逻辑处理 | |
| 数据库 | MySQL（元数据） | 存储用户权限、知识库元信息 | |
| 向量引擎 | Elasticsearch / Infinity（自研） | 支持高并发语义检索 | |
| 对象存储 | MinIO | 管理原始文档及分块图像 | |
| 缓存队列 | Redis（Valkey 分支） | 异步任务调度与对话上下文缓存 |
典型应用场景
- 智能客服：实时检索企业知识库，解答订单状态、产品详情等问题。
- 投资分析：整合财经新闻与市场数据，生成动态分析报告。
- 知识管理：构建企业级智能知识库，支持自然语言查询与知识溯源。
部署与扩展
• 硬件要求：4核CPU/16GB内存/50GB存储，支持 Docker 部署。
• 二次开发：基于 Apache 2.0 协议，允许替换组件（如替换 Kibana 分析工具）。
通过模块化架构与深度文档解析能力，RAGFlow 在复杂数据场景下展现了显著优势，是企业构建私有化知识库的理想选择。完整技术文档可参考其 GitHub 仓库。