利用RAGFlow，让你轻松实现 RAG

先来说说 RAG 这个东西。全称 Retrieval-Augmented Generation，中文叫“检索增强生成”，也有人叫“召回增强生成”，意思都一样。本质上，它是一个把检索和生成两种机器学习方法结合到一起的新型框架，主要用于问答系统、对话系统这类自然语言处理任务。

为什么需要 RAG？

一句话就能讲明白：

具体解释一下。

传统的生成模型（比如 GPT）虽然能生成流畅的文本，但缺少明确的“记忆”——没办法精确锁定某段特定的知识来回答一个具体问题。而传统的检索模型（比如 BERT）正好相反，它从海量数据里捞出相关片段很在行，却没法自己生成通顺完整的新内容。

下面通过一个表格来对比这两类模型的优缺点：

模型类型	优点	缺点
生成模型（如 GPT）	可以生成新的、连贯的文本	无法精确检索特定知识片段
检索模型（如 BERT）	可以精确检索特定知识片段	无法生成新的、连贯的文本

RAG 框架的出现，就是为了把这两者的优势合二为一——既能精确召回知识片段，又能流畅地组织应答。它的工作流程大致是：先用检索模型从大量文本中找出相关片段，再把这些片段当作上下文喂给生成模型，最终输出结果。这样一来，生成的回答既包含了具体的知识点，语句结构也自然连贯。

举个例子，在问答系统里，用户问的问题往往需要某个特定知识才能回答。只用生成模型或检索模型，很可能答非所问。而用 RAG 框架，就能把检索的精准度和生成的流畅度结合起来，给出更满意、更靠谱的答案。

利用RAGFlow，让你轻松实现 RAG

RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源 RAG 引擎，发布没几天，Star 数已经冲到 6K。它的核心特点可以用四个字概括：

。这个工具为各种规模的企业提供了一套简化后的 RAG 工作流，结合大型语言模型（LLM）实现真实可信的问答，并且所有回答都附带来自复杂格式文档的引用依据。Docker 一键部署，操作傻瓜式，让数据处理变得既智能又可解释。下面是它的架构图：

• 项目主要特色：
• 基于深度文档理解的知识提取，能够在海量数据里快速锁定关键信息。
• 提供模板化的数据分块技术，让数据处理更智能、结论更可解释。
• 支持引用可视化，降低误读风险，方便人工干预数据的提取与生成过程。
• 与各种数据源兼容性极强，支持 Word、幻灯片、Excel、TXT、图片、扫描件、结构化数据、网页等多种格式。
• 提供流程自动化和便捷的 RAG 工作流，容易配置和调整，同时支持多种排序模型，API 设计直观，便于与商业环境集成。

如果你希望在业务中实现“从文档自动提取知识，然后基于知识问答”的场景，这个工具值得一试。

项目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow，想先体验的话也可以直接访问在线 Demo：https://demo.ragflow.io/knowledge。下面是我体验 Demo 的截图，操作非常直观，内置了免费可用的 embedding 模型和对话模型。