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RAGFlow 是一个开源的 RAG 框架。RAG 的全称是检索增强生成，它将外部知识检索与文本生成相结合，帮助开发者构建更智能的问答系统和知识库应用。
RAGFlow 是一个基于检索增强生成技术的开源框架。RAG，即 Retrieval-Augmented Generation，是一种结合知识检索与文本生成的先进技术，能够显著提高人工智能回答的准确性和可靠性。
RAG 的工作原理分为三个步骤：首先用户提出问题，然后系统从知识库中检索相关信息，最后大语言模型结合检索到的知识生成准确的答案。这种方法能够提高答案的准确性，减少模型的幻觉现象，并且可以实时更新知识。
RAGFlow 作为开源框架，具有易于部署和定制的特点，支持多种文档格式和数据源，提供高效的文档解析和向量化功能，以及可视化的知识图谱管理。它广泛应用于企业知识管理、智能客服、文档分析和研究助手等场景，为企业和开发者提供了构建智能应用的强大工具。
RAGFlow 具有强大的核心特性。它是开源免费的框架，易于部署和使用。支持多种文档格式，具备智能文档解析能力和高效的向量检索功能，还提供可视化的管理界面。在技术上，RAGFlow 拥有准确的文档切分、多模态内容处理和灵活的模型集成等优势。
RAGFlow 在多个领域都有广泛的应用场景。在企业中可用于知识管理系统，在客服领域提供智能问答服务，在法律行业进行文件检索，在医疗领域提供知识查询，在教育培训中作为智能助手。这些应用能够显著提升工作效率，降低人工成本，提高服务质量，并加速知识的传播和共享。
总结一下，RAGFlow 是一个基于检索增强生成技术的开源框架，它结合知识检索与文本生成，能够显著提高人工智能回答的准确性。RAGFlow 支持多种文档格式和智能解析功能，广泛应用于企业知识管理和智能问答系统，为开发者构建智能应用提供了强大的技术支撑。