继 AI 原生数据库 Infinity 于去年底正式开源之后，我们的端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 也于今日正式开源。在回答 RAGFlow 是一款怎样的产品之前，我们先来谈谈为何要做这样一款产品。
RAG 发展到今日，已经成为 LLM 面向 B 端服务的共识，然而时至今日，针对它的疑问却从来没有停止过。我们的公号从开通至今，大部分内容输出，都是针对这一点来回答，包括最近一篇针对今年以来长上下文 LLM 不断引爆市场从而产生对 RAG 的广泛质疑，作出了深入解读。
简单地讲：以个人和中小企业简易场景为代表的许多问答系统，确实没有用 RAG 的必要。然而，这些长上下文 LLM ，已经或者正在解决 RAG 发展过程中面临的两个大的问题之一，因此，它们跟 RAG 之间是合作，而远非相互取代的关系。这两大问题即为：
-
LLM 自身的问题
-
RAG 的问题
对于 RAG 来说，LLM 最基础的能力包括：
-
摘要能力
-
翻译能力
-
可控性（是否听话）
是的，你没看错， 这3个看起来很不性感的地方，恰恰是目前许多 LLM 没有做好的。这些能力没有解锁，那么所谓的逻辑推理，所谓各类 Agent 的决策系统，也是空中楼阁。所以，随着长上下文 LLM 的升级，特别是针对长上下文“大海捞针”能力地提升，极大缓解了 RAG 实施中的问题之一 —— 来自 LLM 自身的问题。而另一大问题就是来自 RAG 系统本身，这包含：
-
数据库的问题。我们在过去的公号中，多次强调了多路召回对于 RAG 的重要性。 哪怕最简易的知识库，没有多路召回，也很难表现好。因此，RAG 系统的数据库，需要具备多路召回能力，而非简易的向量数据库。
-
数据的问题。这一点，对于许多初期做 RAG 的朋友感受并不明显，因为拿现有的开源软件栈，包括各种向量数据库 ，RAG 编排工具例如 LangChain， LlamaIndex 等，再搭配一个漂亮的 UI，就可以很容易的让一套 RAG 系统运行起来。类似的编排工具，在 Github 上已经有数万的 star， 然而，所有这些工具，都没有很好地解决数据本身的问题，这导致复杂格式的文档是以混乱的方式进入到数据库中，必然导致 Garbage In Garbage Out。
以上这2点，是导致当前的 RAG 仍然停留在浅层，尤其没有解锁出更多企业端场景的重要原因。因此，我们很欣喜地看到 LLM 自身能力在不断演进之外，我们也有必要去专门解决 RAG 本身的挑战： 我们既提供了 RAG 专用的数据库Infinity 来缓解上边第一点， 也针对上述第二点提供一款专用的 RAG 工具，让 RAG 逐渐为更多企业和个人用起来，逐渐解锁更多的场景。这就是 RAGFlow 推出的来龙去脉。
下边我们来看看 RAGFlow 这款产品，相比目前市面上已有的各类开源方案，都有哪些特点。
首先， RAGFlow 是一款完整的 RAG 解决方案，它允许用户上传并管理自己的文档，文档类型可以是任意类型，例如 PDF、Word、PPT、Excel、当然也包含 TXT，在完成智能解析之后，让数据以正确地格式进入到数据库，然后用户可以采用任意大模型对自己上传的文档进行提问。 也就是说，包含了如下完整的端到端流程。
其次，RAGFlow 的最大特色，就是多样化的文档智能处理，保证用户的数据从 Garbage In Garbage Out 变为 Quality In Quality Out。为了做到这一点， RAGFlow 没有采用任何开源的 RAG 中间件包括 LangChain、LlamaIndex 等，而是完全重新研发了一套智能文档理解系统，并以此为依托构建 RAG 任务编排体系。 这个系统的特点包含：
-
它是一套基于 AI 模型的智能文档处理系统：对于用户上传的文档，它需要自动识别文档的布局，包括标题，段落，换行等等，还包含难度很大的图片和表格。对于表格来说，不仅仅要识别出文档中存在表格，还会针对表格的布局做进一步识别，包括内部每一个单元格，多行文字是否需要合并成一个单元格，等等，并且表格的内容还会结合表头信息处理，确保以合适的形式送到数据库，从而完成 RAG 针对这些细节数字的“大海捞针”。
-
它是一套包含各种不同模板的智能文档处理系统：不同行业不同岗位所用到的文档不同，行文格式不同，对文档查阅的需求也不同。比如：
-
会计一般最常接触到的凭证，发票，Excel报表；查询的一般都是数字，如：看一下上月十五号发生哪些凭证，总额多少？上季度资产负债表里面净资产总额多少？合同台账中下个月有哪些应付应收？
-
作为一个HR平时接触最庞杂的便是候选人简历，且查询最多的是列表查询，如：人才库中985/211的3到5年的算法工程师有哪些？985 硕士以上学历的人员有哪些？赵玉田的微信号多少？香秀哪个学校的来着？
-
作为科研工作者接触到最多的可能是就是论文了，快速阅读和理解论文，梳理论文和引文之间的关系成了他们的痛点。
-
这样看来凭证/报表、简历、论文的文档结构是不一样的，查询需求也是不一样的，那处理方式肯定是不一样。因此RAGFlow 在处理文档时，给了不少的选择：Q&A，Resume，Paper，Manual，Table，Book，Law，通用... 。
当然，这些分类还在不断继续扩展中，处理过程还有待完善。我们也会抽象出更多共通的东西，使各种定制化的处理更加容易。
-
智能文档处理的可视化和可解释性：用户上传的文档到底被处理成啥样了，如：分割了多少片，各种图表处理成啥样了，毕竟任何基于 AI 的系统只能保证大概率正确，作为系统有必要给出这样的空间让用户进行适当的干预，作为用户也有把控的需求，黑箱不敌白箱。特别是对于 PDF，行文多种多样，变化多端，而且广泛流行于各行各业，对于它的把控尤为重要，我们不仅给出了处理结果，而且可以让用户查看文档解析结果并一次点击定位到原文，对比和原文的差异，可增可减可改可查，如下图所示：
最后， RAGFlow 是一个完整的 RAG 系统，而目前开源的 RAG，大都忽视了 RAG 本身的最大优势之一： 可以让 LLM 以可控的方式回答问题，或者换种说法： 有理有据、消除幻觉。我们都知道，随着模型能力的不同，LLM 多少都会有概率会出现幻觉，在这种情况下， 一款 RAG 产品应该随时随地给用户以参考，让用户随时查看 LLM 是基于哪些原文来生成答案的，这需要同时生成原文的引用链接，并允许用户的鼠标 hover 上去即可调出原文的内容，甚至包含图表。如果还不能确定，再点一下便能定位到原文，如下图所示：
RAGFlow 于 2024 年 4 月 1 日正式开源，它已经在若干家企业中得到使用。我们在持续不断完善它，近期目标包含：完善文件管理功能，使之可以像文档管理器那样工作，这样个人和企业的数据，可以被更加有效地管理并跟企业级知识库结合。RAGFlow 未来将进一步向企业级低代码工具演进，不断解锁 RAG B 端场景， 让 AI 普适化，我们一直在路上。欢迎 Star 和关注 RAGFlow！
项目地址：
https://github.com/infiniflow/ragflow
项目官网：
https://ragflow.io
在线Demo：https://demo.ragflow.io
开源说明：RAGFlow 采用 Apache 2.0 License，我们欢迎任何企业和个人免费使用和二次开发。在使用中遇到的问题，欢迎给我们提 Issue，点击下方二维码加小助手好友加入 RAGFlow 交流群 。目前开源的版本，仅提供较为基础的智能处理模型。如果需要更加智能的文档处理模型，欢迎与我们取得联系。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-844468.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-844468.html
到了这里，关于端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 正式开源的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
