← Назад к базе знаний

RAGFlow

RAGFlow отличается от простых решений тем, как он разбирает документы: понимает таблицы, колонки и структуру, а не режет текст механически.

ЛицензияApache 2.0
ЗаменяетКорпоративные системы поиска по базе знаний
Развернуть у себяСложно — тяжёлый набор компонентов
Исходный кодgithub.com/infiniflow/ragflow

Что это

Движок поиска с генерацией ответа, где основное внимание уделено разбору исходных документов: распознавание структуры, таблиц, колонок, ссылок между разделами. Показывает, из какого фрагмента взят ответ.

Какую задачу закрывает

Большинство помощников по документам ломаются на реальных корпоративных файлах: договорах с таблицами, спецификациях, прайс-листах. Механическое разбиение теряет структуру, и ответы становятся бессмысленными. RAGFlow целится именно в эту проблему.

Кому подходит, а кому нет

  • Подходит: Компаниям с документами сложной структуры: спецификации, договоры, прайсы
  • Подходит: Тем, кто уже пробовал простые решения и получил плохое качество
  • Подходит: Командам с ресурсом на серьёзную инфраструктуру
  • Не подходит: Простым текстовым базам знаний — избыточно
  • Не подходит: Проектам без выделенного сервера с запасом памяти
Что учесть до внедрения. Набор компонентов тяжёлый: поисковый движок, хранилище файлов, кэш. Для работы нужен сервер с существенным запасом памяти. Проверьте требования до того, как обещать результат.

Как проверить за час

  1. Разверните на сервере с запасом ресурсов
  2. Загрузите свой самый сложный документ — тот, на котором ломались другие решения
  3. Задайте вопрос, ответ на который спрятан в таблице
  4. Проверьте, показывает ли система источник ответа

Частые вопросы

Чем отличается от простых решений?
Качеством разбора исходных документов. На простых текстах разницы не будет, на сложных она решающая.
Сколько нужно ресурсов?
Заметно больше, чем для лёгких аналогов. Это плата за качество разбора.
Можно ли использовать коммерчески?
Да, лицензия разрешительная, без ограничений на коммерческое использование.

RAGFlow берут, когда простое решение уже попробовали и качество не устроило. Начинать с него — тратить ресурсы до того, как понята задача.

Дальше по теме
Материал оказался полезным?