ragflow — RAGFlow — это open-source движок Retrieval-Augmented Generation (RAG), который сочетает RAG с возможностями агентов для обеспечения высокоточного контекстного слоя для больших языковых моделей.

RAGFlow — это open-source движок Retrieval-Augmented Generation (RAG), который сочетает RAG с возможностями агентов для обеспечения высокоточного контекстного слоя для больших языковых моделей.

Об этом проекте

RAGFlow — это open-source RAG-движок, разработанный для преобразования сложных неструктурированных данных в готовые к эксплуатации AI-системы. Он ориентирован на глубокое понимание документов и предоставляет предприятиям оптимизированный рабочий процесс для интеграции LLM с их собственными данными. Ключевые возможности включают: - Глубокое понимание документов для извлечения знаний из неструктурированных данных со сложными форматами. - Интеллектуальное и объяснимое разбиение на чанки на основе шаблонов. - Поддержка различных источников данных, включая Word, Slides, Excel, TXT, изображения, сканированные копии и веб-страницы. - Обоснованные цитаты для уменьшения галлюцинаций путем предоставления отслеживаемых ссылок на текстовые фрагменты. - Автоматизированный рабочий процесс оркестрации RAG с настраиваемыми LLM, моделями эмбеддингов и комбинированным переранжированием (fused re-ranking). - Интеграция с Agentic-воркфлоу, MCP и исполнителем кода на Python/JavaScript. - Синхронизация данных из внешних источников, таких как Confluence, S3, Notion, Discord и Google Drive. Система может быть развернута самостоятельно через Docker и поддерживает различные движки документов, включая Elasticsearch (по умолчанию) и Infinity.