RAGFlow - Open-Source-RAG-Engine auf Basis von OCR und Dokumentenparsing

• Open-Source-RAG-Engine (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis eines tiefgehenden Dokumentenverständnisses
• Fügt Unternehmen jeder Größe einen vereinfachten RAG-Workflow hinzu und bietet LLMs faktenbasierte Frage-Antwort-Funktionen mit fundierten Zitaten aus Daten mit vielfältigen und komplexen Formatierungen
• Hauptfunktionen
  • "Quality in, quality out": Wissensextraktion aus unstrukturierten Daten mit komplexen Formaten auf Basis eines tiefgehenden Dokumentenverständnisses. Ermöglicht das Auffinden der Nadel im Datenheuhaufen bei unbegrenzten Tokens
  • Template-basiertes Chunking: intelligent und leicht erklärbar. Auswahl aus verschiedenen Template-Optionen
  • Weniger Halluzinationen durch Quellenzitate: Visualisiert Text-Chunking, damit Menschen eingreifen können. Wichtige Referenzen und nachvollziehbare Zitate lassen sich schnell prüfen und unterstützen evidenzbasierte Antworten
  • Kompatibilität mit heterogenen Datenquellen: Unterstützt Word, Folien, Excel, txt, Bilder, Scans, strukturierte Daten, Webseiten usw.
  • Automatisierter und einfacher RAG-Workflow
    • Vereinfachte RAG-Orchestrierung für Einzelpersonen und Großunternehmen gleichermaßen
    • LLM-Konfiguration einschließlich Embedding-Modellen möglich
    • Multi-Recall in Kombination mit fusioniertem Reranking
    • Intuitive API für eine nahtlose Integration in Geschäftsprozesse