AI教我做事之RAG开发-22 RAG平台框架研究和对比

RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源 RAG 引擎，旨在为各种规模的企业提供简化的 RAG 工作流程，结合大型语言模型（LLM）实现真实的问答能力，并支持从复杂格式的数据中引用来源。为了回答您的问题，我将介绍几个类似的 RAG 框架，并从功能、架构、易用性、性能、可扩展性、社区支持和应用场景等方面进行详细对比。

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RAGFlow 简介

• 概述：RAGFlow 是一个开源 RAG 引擎，专注于深度文档理解和简化的工作流程设计，适合企业快速构建基于检索增强生成的问答系统。
• 功能和特性：
  • 支持文档检索、问答和知识图谱提取。
  • 提供用户友好的图形界面。
  • 支持复杂格式数据的处理和与 LLM 的集成。
• 架构：基于 Python，采用模块化设计。
• 易用性：界面直观，配置简单，适合初学者和快速部署。
• 性能：在中等规模数据上表现良好，但处理超大规模数据时可能需要优化。
• 可扩展性：支持一定程度的定制，但扩展性相对有限。
• 社区支持：社区正在发展，文档和教程逐渐