RAGFlow 详解

### RAGFlow 详解 #### 资料架构 RAGFlow 是一种基于深度文档理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎，旨在通过简化的工作流程支持企业及个人处理复杂的问答需求[^1]。它的资料架构主要包括以下几个核心组成部分： - **数据源管理**：RAGFlow 支持多种复杂格式的数据作为输入，例如 PDF 文档、HTML 页面、CSV 文件等。这些数据会被解析并转换成统一的形式以便后续处理[^3]。 - **向量存储库**：经过深度文档理解后的数据会转化为高维向量形式，并存储到高效的向量数据库中。这种设计使得大规模数据集上的快速相似度查询成为可能。 - **索引机制**：为了提高检索效率，RAGFlow 使用先进的索引技术来加速对海量文本内容的理解和定位[^4]。 #### 数据流 在整个系统运行过程中，数据按照一定的逻辑流动，具体如下： 1. 用户提交一个问题或者请求给前端界面； 2. 后端接收到该问题后调用嵌入模型将自然语言表达映射至相应的特征空间表示； 3. 利用建立好的索引来查找最接近提问语义的相关片段集合； 4. 将找到的结果连同原始问题一起送入大型预训练语言模型进行最终答案合成； 5. 返回生成的答案给客户端展示出来。 #### 工作原理 RAGFlow 的工作原理可以概括为三个主要阶段——索引(Indexing)、检索(Retrieving) 和生成(Generating)[^4]: - **Indexing**: 当新文件被上传时，它们先要经历一系列预处理操作，比如分词、去除停用词等等。接着利用编码器把这些清理过的句子变成固定长度的数值数组即所谓的“embedding”。之后再把得到的所有 embeddings 存储起来形成可供搜索使用的 index structure. - **Retrieving**: 对于每一个新的询问，在将其同样转译成 embedding 形式之前，可能会有一些额外的操作如关键词提取帮助缩小候选范围。一旦有了 query vector ，就可以计算它与其他已知 vectors 的距离从而找出 top-k 最相近项。 - **Generating**: 找到了若干篇潜在相关的文章摘要之后，下一步就是综合考虑上下文关系重新组织语言给出精确的回答。这一环节通常依赖强大的 Transformer 架构下的 LLMs 完成高质量文本创作任务。 ```python import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity def retrieve(query_vector, document_vectors): similarities = cosine_similarity([query_vector], document_vectors) sorted_indices = np.argsort(similarities).flatten()[::-1] return [(i, similarities[0][i]) for i in sorted_indices] # Example usage of the function above with dummy data. if __name__ == "__main__": doc_vecs = [[0.1, 0.7], [0.9, 0.8]] q_vec = [0.6, 0.5] results = retrieve(q_vec, doc_vecs) print(results) ```