框架介绍
RAGFlow 是一个基于深度文档理解的 RAG 引擎。与传统的 RAG 方案相比，RAGFlow 专注于解决文档解析的难题——它能够理解文档的结构（标题、表格、图片），并进行智能分割，从而大幅提升检索和问答的准确性。 RAGFlow 的核心理念是"深度理解先于检索"——只有准确理解了文档的内容和结构，才能进行高质量的检索和生成。
核心特性
1
深度文档解析
智能识别文档结构：标题、段落、表格、图片
2
表格理解
表格内容结构化提取，支持表格问答
3
多格式支持
PDF、Word、PPT、Excel、图片等全格式支持
4
可视化溯源
答案可追溯到原文档具体位置
5
流式输出
支持流式响应，实时显示生成内容
6
API 接口
提供完整的 RESTful API
应用场景
金融文档分析
智能解析财报、研报，支持表格数据问答
法律文档处理
合同、法规的智能问答和分析
学术论文研究
论文内容的智能检索和总结
技术文档问答
产品手册、API 文档的智能问答
企业知识库
高质量的企业级知识问答系统
适用人群与场景
企业 IT 团队
需要处理复杂文档的企业 IT 团队，可利用 RAGFlow 的深度文档解析能力，构建高质量的企业级知识问答系统。
数据分析师
需要从报表和文档中提取数据的分析师，可通过 RAGFlow 的表格理解和结构化提取，大幅提升数据处理效率。
研究人员
需要处理学术论文和报告的研究人员，可利用 RAGFlow 的智能分割和溯源功能，快速定位和分析文献内容。
知识管理团队
负责企业知识库建设的团队，可借助 RAGFlow 的高质量检索能力，提升知识库问答的准确性和用户体验。