–文档解析器：这是 RAGFlow 系统的“大脑”，负责将各种格式的文档进行解析，从中提取出文本、图像和表格等关键内容。无论是PDF、Word文档还是Excel表格，文档解析器都能够准确捕捉信息，为后续的处理打下基础。
– 查询分析器：这个组件是 RAGFlow 系统的“神经系统”，它对用户的查询进行深入分析，识别并提取出查询中的关键信息。通过这种分析，系统能够更准确地理解用户的需求，为检索工作提供精确的指导。
– 检索：这是 RAGFlow 系统的“搜索引擎”，它使用查询分析器提供的关键信息，从海量文档中快速检索出与之相关的信息。检索组件的强大能力保证了用户能够及时获得所需的数据。
– 重排：这个组件是 RAGFlow 系统的“过滤器”，它对检索到的信息进行排序和过滤，确保最终呈现给用户的信息是最相关、最有价值的。通过这种方式，系统能够去除冗余和不相关的数据，提高信息的准确性和可用性。
– LLM：作为 RAGFlow 系统的“语言生成器”，LLM（大型语言模型）负责将排序后的信息整合并生成最终的答案或输出。LLM的强大生成能力不仅能够确保答案的准确性，还能够使答案表达得更加自然和流畅。
1. "Quality in, quality out"
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基于对知识文档的深度理解，能够从各类格式复杂的非结构化数据中提取真实有效的内容。
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真正在无限上下文（token）的场景下快速完成大海捞针测试。
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强调文档的精细化解析，并且在文档解析上做了不少优化。
2. 基于模板的文本切片
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不仅仅是智能，更重要的是可控可解释。
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多种文本模板可供选择
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有理有据、最大程度降低幻觉（hallucination）
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文本切片过程可视化，支持手动调整。
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有理有据：答案提供关键引用的快照并支持追根溯源。
3. 兼容各类异构数据源
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支持丰富的文件类型，包括 Word 文档、PPT、excel 表格、txt 文件、图片、PDF、影印件、复印件、结构化数据、网页等。
4. 全程无忧、自动化的 RAG 工作流
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全面优化的 RAG 工作流可以支持从个人应用乃至超大型企业的各类生态系统。
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大语言模型 LLM 以及向量模型均支持配置。
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基于多路召回、融合重排序。
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提供易用的 API，可以轻松集成到各类企业系统。
–THE END– 
