每个与文档打交道的从业者都经历过这样的绝望时刻：
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• 在成百上千份PDF中寻找某个关键条款，却被影印件的模糊文字难住； -
• 向 AI 提问财报细节，却得到胡编乱造的虚假数据； -
• 想用 RAG 技术构建知识库，却被文本切片的玄学问题折磨到崩溃……
如何从海量非结构化文档中高效提取关键信息，成为了大语言模型（LLM）在实际应用中面临的重要挑战。
由顶尖团队打造的 RAGFlow，正是终结文档处理黑暗时代的曙光。
这款开源的 “AI文档侦探” ，不仅能解析 Word/TXT/PDF/PPT/Excel/图片/网页/扫描件 等100+文件格式。
更能像人类专家一样理解表格、公式、图表中的隐藏信息，让”大海捞针”变成”精准定位”。
项目简介
RAGFlow 是由 Infiniflow 团队在 GitHub 上开源的一款基于深度文档理解构建的开源 RAG 引擎。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）
旨在为各种规模的企业和个人提供高效、智能的文档搜索与问答体验。
它通过将检索技术与生成式AI结合，能够从非结构化数据中提取关键信息，并生成准确、有据可依的回答。
集成了完全自动化的 RAG 工作流，同时提供易用的 API，可以轻松集成到各类企业系统。
无论是Word文档、PDF、图片，还是网页内容，RAGFlow 都能轻松驾驭，真正实现“大海捞针”式的精准检索。
核心功能
✅ 1、深度文档理解
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• 核心能力：基于深度文档理解技术，能够从复杂格式的非结构化数据中提取真知灼见。 -
• 无限上下文：支持超长文本处理，在无限token场景下快速完成检索任务，真正实现从海量数据中“捞针”的壮举。
🍱 2、基于模板的文本切片
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• 核心能力：提供多种文本切片模板，用户可根据文档类型选择最适合的分割方式，确保语义完整性。 -
• 可解释性：不仅智能切分内容，还能让用户理解切分逻辑，满足不同行业需求（如财务报告、学术论文）。 -
• 优势：相比传统“一刀切”的分段方式，这种模板化设计让检索更精准，操作更透明。
🌱 3、有理有据，最大程度降低幻觉
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• 核心能力：通过可视化文本切片过程，支持手动调整，让用户掌控数据处理细节。 -
• 引用支持：回答不仅准确，还附带关键引用的快照，用户可追溯到原始文档的具体位置。 -
• 痛点解决：AI“幻觉”（生成虚假信息）是许多LLM的通病，RAGFlow的“有据可查”特性极大提升了回答的可信度。
🍔 4、兼容各类异构数据源
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• 核心能力：支持丰富的文件格式，包括Word、PPT、Excel、TXT、图片、PDF，甚至扫描件、网页和结构化数据。 -
• 灵活性：无论数据来源多么复杂多样，RAGFlow都能统一处理，降低用户切换工具的成本。 -
• 实际价值：对于需要整合多源信息的企业（如市场分析、客户支持），这是一大福音。
🛀 5、全程无忧的自动化RAG工作流
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• 核心能力：提供全面优化的RAG工作流，从数据上传到问答生成，一气呵成。 -
• 配置灵活：支持自定义大语言模型（LLM）和向量模型，基于多路召回和融合重排序提升检索效果。 -
• 易集成：通过简单易用的API，企业可将其无缝嵌入现有系统，满足从个人应用到超大型生态的多样化需求。
快速入手
RAGFlow 需要进行服务部署，才可使用，好在官方也提供了 Docker 快速安装流程。
以下是简明安装和使用步骤，让你快速上手：
① 克隆项目
$ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git② 进入 docker 文件夹，利用提前编译好的 Docker 镜像启动服务器：
$ cd ragflow/docker
$ docker compose -f docker-compose.yml up -d③ 服务器启动成功后再次确认服务器状态：
$ docker logs -f ragflow-server出现以下界面提示说明服务器启动成功：
④ 访问RAGFlow
在浏览器中输入服务器IP（如http://127.0.0.1:9380），即可登录使用。
RAGFlow 的应用场景
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• 企业知识库搜索：帮助企业构建智能搜索系统，提升内部知识管理能力 -
• 法律 & 金融文档解析：支持合同、法律条款、财报的精准检索与问答 -
• 学术 & 研究：研究人员可快速查找论文内容，提高资料整理效率 -
• 智能客服 & Chatbot：结合 LLM，为用户提供智能化、有理有据的回答 -
• 网站 & 论坛内容索引：优化站内搜索，提高用户体验
RAGFlow vs 传统检索方式
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写在最后
RAGFlow 的出现，让之前的这些痛点迎刃而解。它不仅能从杂乱无章的文档中提取精华，还能以智能、有据的方式回答你的问题，彻底改变信息处理的体验。
当信息检索具备推理能力，企业知识库将不再是冰冷的存储系统，而是会思考、能追溯、持续进化的”数字大脑”。
GitHub 项目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow
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（文：开源星探）