一款基于深度文档理解构建的开源 RAG 引擎 精简的 RAG 工作流程 python源码

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一款基于深度文档理解构建的开源 RAG 引擎 精简的 RAG 工作流程 python源码
一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。
前提条件

• CPU >= 4 核
• RAM >= 16 GB
• Disk >= 50 GB
• Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1
• 如果你并没有在本机安装 Docker（Windows、Mac，或者 Linux）, 可以参考文档 Install Docker Engine 自行安装。
  

RAG

检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），简称RAG，是当下热门的大模型前沿技术之一 。



检索增强生成模型结合了语言模型和信息检索技术。具体来说，当模型需要生成文本或者回答问题时，它会先从一个庞大的文档集合中检索出相关的信息，然后利用这些检索到的信息来指导文本的生成，从而提高预测的质量和准确性。

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合检索和生成技术的模型。它通过引用外部知识库的信息来生成答案或内容，具有较强的可解释性和定制能力，适用于问答系统、文档生成、智能助手等多个自然语言处理任务中。RAG模型的优势在于通用性强、可实现即时的知识更新，以及通过端到端评估方法提供更高效和精准的信息服务。

RAG的应用场景和优势

RAG适用于多种自然语言处理任务，如问答系统、文档生成和智能助手等。其优势包括：

‌通用性强‌：适用于多种场景和任务。

‌即时知识更新‌：能够引用外部知识库中的最新信息，实现即时的知识更新。

‌高效和精准‌：通过端到端评估方法提供更高效和精准的信息服务‌。

一款基于深度文档理解构建的开源 RAG 引擎 精简的 RAG 工作流程 python源码

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