大模型私有化落地常面临检索结果发散、幻觉等问题，RAG通过引入企业内部文档库增强回答准确性。RAGFlow作为一款基于深度文档理解的开源RAG引擎，擅长解析表格、段落等复杂文档结构，可作为私有化知识库助手，实现文档的智能问答。
大模型在业务中跑起来后，经常遇到两个麻烦：检索结果发散，以及'幻觉'——给出的回答看起来头头是道，实际上和公司自己的知识库对不上。这些问题在私有化部署时尤其突出，因为模型没法实时联网补齐企业专有数据。
RAG（检索增强生成）就是用来解决这类问题的。简单讲，它先到你的文档库里检索相关内容，再让大模型基于这些内容给出答案，这样回答就能拴在真实资料上。市面上的 RAG 方案不少，开源的 RAGFlow 是其中一款做得比较细致的引擎。
RAGFlow 的核心是基于深度文档理解。很多同类工具只做简单的切片和向量化，而 RAGFlow 会解析文档的结构——表格、段落、列表，甚至扫描件里的文字——尽可能还原文档的真实语义单元。这样一来，检索命中率会高很多。
你可以把它想象成一个对你所有文档都了如指掌的智能助手，上传完资料后，直接问问题，它就能从文档中找出依据来回答。
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