A qualidade de um sistema de RAG depende mais da leitura dos documentos do que do modelo. É aí que o RAGFlow brilha: um motor open source que se especializa em entender documentos complexos, PDFs, tabelas, figuras e até digitalizados, antes de recuperar a informação. É uma alternativa a serviços pagos de RAG.
O que é o RAGFlow?
Com parsing profundo (DeepDoc) e chunking com inspeção visual, o RAGFlow entrega respostas ancoradas em citações, reduzindo alucinação. Ele funde RAG com fluxos de agente e suporta técnicas como GraphRAG e reranking. É um dos projetos de IA mais estrelados do GitHub.
Recursos principais
- DeepDoc: leitura profunda de PDFs, tabelas, figuras e documentos digitalizados
- Chunking com inspeção visual e respostas com citação (menos alucinação)
- Fusão de RAG com fluxos de agente, GraphRAG e reranking
- Auto-hospedável, com cerca de 80 mil estrelas
Como a Reche usa
Assistentes internos e buscas com IA só são confiáveis quando ancorados nos dados certos. A Reche implementa RAG de verdade nos produtos dos clientes, com atenção à qualidade dos dados e à citação, para que a IA responda com base no que a empresa sabe, não no que ela inventa.