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关于 RAGFlow 项目中 RAG 技术的实现分析

 

项目概述

RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它提供了一个流畅的 RAG 工作流，结合大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，并通过各种复杂格式化数据的引用支持回答。本文通过分析 RAGFlow 的源代码和官方文档，总结其在实现 RAG 技术时采用的最佳实践。

关于 RAGFlow 项目中 RAG 技术的实现分析

文档处理与切分

深度文档理解（DeepDoc）

RAGFlow 的一个核心特色是其深度文档理解能力，这主要通过deepdoc模块实现：

  1. 1. 多格式文档解析：
  • • 支持 PDF、DOCX、Excel、PPT、TXT、图片等多种文档格式
  • • 每种格式都有专门的解析器（如pdf_parser.py、docx_parser.py等）
  • • 能够处理复杂布局和格式，保留文档的结构信息
  • 2. 视觉信息处理：
    • • OCR 技术：对图像或扫描文档进行文本提取
    • • 布局识别：识别 10 种基本布局组件（文本、标题、图表、表格等）
    • • 表格结构识别(TSR)：处理复杂表格，包括层次标题、跨单元格等
  • 3. 文档切分策略：
    • • 基于模板的智能切分（Template-based chunking）
    • • 保留文档的语义结构和上下文关系
    • • 可视化切分结果，允许人工干预和调整

    从源码分析可见，RAGFlow 在deepdoc/parser目录下为不同文档类型实现了专门的解析器，确保能准确提取各类文档的内容和结构。这种深度理解能力是 RAG 系统高质量检索的基础。

    关于 RAGFlow 项目中 RAG 技术的实现分析


    文档切分实现

    在rag/nlp/rag_tokenizer.py中，RAGFlow 实现了复杂的文本分词和处理逻辑：

    class RagTokenizer:
        # 实现了多种分词和处理方法
        defdfs_(self, chars, s, preTks, tkslist, _depth=0, _memo=None):
            # 深度优先搜索算法进行文本切分
            # …

        defmaxForward_(self, line):
            # 最大前向匹配算法
            # …

        defmaxBackward_(self, line):
            # 最大后向匹配算法
            # …

    RAGFlow 采用了多种切分策略，包括：

    1. 1. 基于语义的切分：保持语义完整性，避免割裂上下文
    2. 2. 基于长度的切分：控制每个 chunk 的 token 数量，避免过长或过短
    3. 3. 基于结构的切分：尊重文档原有结构（段落、标题等）
    4. 4. 可配置的切分模板：提供多种切分模板选项，适应不同文档类型和检索需求

    这种灵活的切分策略确保了检索时能够获取足够的上下文，同时避免了无关信息的干扰。

    Embeddings 模型选择与配置

    RAGFlow 支持多种 embeddings 模型，在rag/llm/embedding_model.py中实现了丰富的模型接口：

    class DefaultEmbedding(Base):
        # 默认使用FlagEmbedding模型
        def__init__(self, key, model_name, **kwargs):
            # 默认使用BAAI/bge-large-zh-v1.5模型
            # …

    classOpenAIEmbed(Base):
        # OpenAI的embedding模型
        # …

    classQWenEmbed(Base):
        # 通义千问的embedding模型
        # …

    classZhipuEmbed(Base):
        # 智谱AI的embedding模型
        # …

    RAGFlow 的 embeddings 模型选择实践包括：

    1. 1. 多模型支持：
    • • 支持主流的 embeddings 模型，如 OpenAI、智谱 AI、通义千问等
    • • 默认使用 BAAI/bge-large-zh-v1.5 模型，针对中英文优化
    • • 支持本地部署的模型（如 Ollama、LocalAI 等）
  • 2. 批处理优化：
    • • 实现了批量编码（batch encoding）以提高效率
    • • 自动处理长文本截断，避免超出模型最大长度限制
  • 3. 一致性保证：
    • • 确保同一知识库内所有文档使用相同的 embedding 模型
    • • 保证向量空间的一致性，提高检索质量
  • 4. 灵活配置：
    • • 允许为不同知识库选择不同的 embedding 模型
    • • 支持通过配置文件调整模型参数

    RAGFlow 的官方 Docker 镜像（非 slim 版本）已预装了两个优化的 embedding 模型：BAAI/bge-large-zh-v1.5 和 maidalun1020/bce-embedding-base_v1，这两个模型专为中英文优化，提供了良好的多语言支持。

    向量数据库选型与实现

    RAGFlow 在向量数据库方面采用了灵活的架构，主要通过rag/utils/doc_store_conn.py实现数据库连接和操作：

    class DocStoreConnection:
        # 向量数据库连接抽象类
        # …

    class OpenSearchConnection(DocStoreConnection):
        # OpenSearch实现
        # …

    RAGFlow 的向量数据库实践包括：

    1. 1. 默认使用 OpenSearch：
    • • 作为默认的向量数据库，提供高性能的向量检索
    • • 支持复杂的查询和过滤操作
    • • 良好的水平扩展能力，适合大规模数据
  • 2. 索引设计：
    • • 为每个知识库创建独立的索引
    • • 使用命名规则ragflow_{uid}确保索引唯一性
    • • 存储文档元数据和向量数据，支持多种查询方式
  • 3. 混合检索策略：
    • • 结合关键词搜索和向量相似度搜索
    • • 使用加权融合（weighted fusion）提高检索质量
    • • 支持多种相似度计算方法（如余弦相似度）
  • 4. 性能优化：
    • • 实现了批量操作以提高写入效率
    • • 使用缓存减少重复计算
    • • 支持分片和复制以提高可用性和性能

    RAGFlow 的向量数据库设计注重灵活性和性能，能够处理大规模的文档集合，并支持复杂的检索需求。

    检索实现机制

    RAGFlow 的检索机制主要在rag/nlp/search.py中实现，采用了多种技术提高检索质量：

    class Dealer:
        def search(self, req, idx_names: str | list[str], kb_ids: list[str], emb_mdl=None, highlight=False, rank_feature: dict | None = None ):
            # 实现了复杂的检索逻辑
            # …

        def insert_citations(self, answer, chunks, chunk_v, embd_mdl, tkweight=0.1, vtweight=0.9):
            # 实现了引用插入逻辑
            # …

    RAGFlow 的检索实践包括：

    1. 1. 混合检索策略：
    • • 结合全文检索和向量相似度检索
    • • 默认权重配置为：关键词权重 0.05，向量相似度权重 0.95
    • • 支持调整权重以适应不同场景
  • 2. 多阶段检索：
    • • 首先进行初步检索获取候选文档
    • • 然后使用重排序（reranking）提高相关性
    • • 最后进行结果过滤和排序
  • 3. 自适应检索：
    • • 当结果不足时，自动降低匹配阈值进行二次检索
    • • 支持基于相似度阈值的过滤，确保结果质量
    • • 可配置的检索参数，如 topk、相似度阈值等
  • 4. 引用与溯源：
    • • 自动为生成的回答插入引用标记
    • • 支持查看引用来源，提高透明度和可信度
    • • 引用格式为[ID:n]，便于用户追踪信息来源
  • 5. 关键词增强：
    • • 支持为文档块添加关键词，提高特定查询的排名
    • • 实现了同义词扩展，提高召回率
    • • 支持自定义停用词和权重调整

    RAGFlow 的检索机制注重准确性和可解释性，通过多种技术的组合提高了检索质量，同时提供了灵活的配置选项以适应不同的应用场景。

    RAG 流程集成与优化

    RAGFlow 提供了完整的 RAG 工作流，从文档上传、解析、切分、索引到检索和生成，形成了一套自动化的流程：

    1. 1. 流程自动化：
    • • 提供直观的 Web 界面，简化操作
    • • 自动化的文档处理和索引建立
    • • 支持批量处理多个文档
  • 2. 人工干预：
    • • 可视化切分结果，允许人工调整
    • • 支持添加关键词和修改文档块内容
    • • 提供检索测试功能，验证配置效果
  • 3. 多模型集成：
    • • 支持配置不同的 LLM 作为生成模型
    • • 支持多种 embedding 模型
    • • 支持图像理解模型，处理多模态内容
  • 4. 性能优化：
    • • 使用并行处理提高文档解析速度
    • • 批量操作减少 API 调用次数
    • • 缓存机制减少重复计算
  • 5. 可扩展架构：
    • • 模块化设计，便于扩展和定制
    • • 支持通过 API 集成到其他系统
    • • 支持 Docker 部署，简化环境配置

    RAGFlow 的整体架构注重易用性和灵活性，适合各种规模的业务需求，从个人使用到大型企业应用都能满足。

    总结

    RAGFlow 在 RAG 技术实现上的最佳实践主要体现在以下几个方面：

    1. 1. 深度文档理解：通过专门的解析器和视觉处理技术，实现对复杂文档的深度理解，为高质量检索奠定基础。
    2. 2. 智能文档切分：采用基于模板的切分策略，保留文档的语义结构和上下文关系，提高检索的准确性。
    3. 3. 灵活的模型支持：支持多种 embeddings 模型和 LLM，允许用户根据需求选择最适合的模型组合。
    4. 4. 高效的向量存储：使用 OpenSearch 作为向量数据库，提供高性能的检索能力和良好的扩展性。
    5. 5. 混合检索策略：结合关键词搜索和向量相似度搜索，通过加权融合提高检索质量。
    6. 6. 可解释性设计：提供引用和溯源功能，增强生成内容的可信度和透明度。
    7. 7. 人机协作：允许人工干预和调整，结合自动化流程提高整体效率。

    RAGFlow 的这些最佳实践为构建高质量的 RAG 系统提供了有价值的参考，特别是在处理复杂文档、提高检索质量和增强生成内容可信度方面的创新设计。

    后续我将就本文列举的各个模块进行更详细的分析。

    参考地址

    • • 开源仓库：https://github.com/infiniflow/ragflow
    • • 官方文档：https://ragflow.io/docs/dev/

    往期文章：

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