Что такое RAGFlow и как он решает проблему нарезки документов
Х@habr_comмедиа / агрегатор
3 днРазбор принципов работы RAGFlow: как система сохраняет структуру таблиц и заголовков для точного поиска в сложных документах.
RAGFlow улучшает точность ответов ИИ по сложным документам, сохраняя структуру таблиц и верстки.
- Классические RAG-системы часто разбивают данные на куски, теряя связь между заголовками и содержанием.
- RAGFlow распознает структуру документа, что предотвращает потерю контекста при поиске.
- Система позволяет ИИ ссылаться на конкретные ячейки таблиц, снижая вероятность галлюцинаций.
Что такое RAGFlow и с чем его едят
Технический отчёт на 40 страниц, таблица с характеристиками модели на 25-й странице, а примечание про гарантию при 380V на 26-й. Спрашиваешь у LLM гарантийный срок, и классическая RAG-система режет документ на равные куски по 500–1000 токенов вслепую, не глядя на вёрстку. Слова «модель X» и «380V» в поиск попадают, а строчка с условием гарантии отрывается и уезжает в другой фрагмент.
Модель получает обрывки и начинает додумывать, выдаёт цифру, которой в документе нет. RAGFlow заходит с другой стороны. Он сначала распознаёт древо заголовков и сетку таблиц, держит таблицу единым объектом и только потом нарезает смысловые блоки, а в ответе показывает конкретные ячейки, откуда взял данные. Посмотрим, как он собирает цельную картину там, где обычная нарезка отдаёт модели рваньё.
Кратко (AI)
Автор объясняет проблему классических RAG-систем, которые при нарезке документов на фрагменты теряют контекст таблиц и верстки. RAGFlow решает эту задачу, распознавая структуру документа, заголовки и таблицы как единые объекты, что позволяет LLM получать точные данные без галлюцинаций.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖