-文档解析器：这是 RAGFlow 系统的“大脑”，负责将各种格式的文档进行解析，从中提取出文本、图像和表格等关键内容。无论是PDF、Word文档还是Excel表格，文档解析器都能够准确捕捉信息，为后续的处理打下基础。
- 查询分析器：这个组件是 RAGFlow 系统的“神经系统”，它对用户的查询进行深入分析，识别并提取出查询中的关键信息。通过这种分析，系统能够更准确地理解用户的需求，为检索工作提供精确的指导。
- 检索：这是 RAGFlow 系统的“搜索引擎”，它使用查询分析器提供的关键信息，从海量文档中快速检索出与之相关的信息。检索组件的强大能力保证了用户能够及时获得所需的数据。
- 重排：这个组件是 RAGFlow 系统的“过滤器”，它对检索到的信息进行排序和过滤，确保最终呈现给用户的信息是最相关、最有价值的。通过这种方式，系统能够去除冗余和不相关的数据，提高信息的准确性和可用性。
- LLM：作为 RAGFlow 系统的“语言生成器”，LLM（大型语言模型）负责将排序后的信息整合并生成最终的答案或输出。LLM的强大生成能力不仅能够确保答案的准确性，还能够使答案表达得更加自然和流畅。
1. "Quality in, quality out"
基于对知识文档的深度理解，能够从各类格式复杂的非结构化数据中提取真实有效的内容。
真正在无限上下文（token）的场景下快速完成大海捞针测试。
强调文档的精细化解析，并且在文档解析上做了不少优化。
2. 基于模板的文本切片
不仅仅是智能，更重要的是可控可解释。
多种文本模板可供选择
有理有据、最大程度降低幻觉（hallucination）
文本切片过程可视化，支持手动调整。
有理有据：答案提供关键引用的快照并支持追根溯源。
3. 兼容各类异构数据源
支持丰富的文件类型，包括 Word 文档、PPT、excel 表格、txt 文件、图片、PDF、影印件、复印件、结构化数据、网页等。
4. 全程无忧、自动化的 RAG 工作流
全面优化的 RAG 工作流可以支持从个人应用乃至超大型企业的各类生态系统。
大语言模型 LLM 以及向量模型均支持配置。
基于多路召回、融合重排序。
提供易用的 API，可以轻松集成到各类企业系统。
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