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深入解析 RagFlow 核心架构：数据检索、语义搜索与知识融合
在前一篇文章中，我们对 RagFlow 的核心理念、与传统 RAG 的区别以及其适用场景进行了深入探讨。我们了解到，RagFlow 通过动态优化检索、增强生成质量以及实时知识管理，使得大模型在复杂任务中的表现更加稳定和高效。
本篇文章将进一步深入 RagFlow 的核心架构，重点解析其 数据检索与索引构建、语义检索的关键技术（向量搜索、BM25）以及生成模型与知识融合机制，并结合实际案例，帮助你更好地理解和掌握 RagFlow 的实现逻辑。
1. RagFlow 的核心架构
RagFlow 的核心架构主要由以下三个部分组成：
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数据检索与索引构建（Data Retrieval & Indexing）
- 负责从大规模知识库中高效提取相关信息。
- 采用混合检索技术（Hybrid Retrieval），结合关键词检索（BM25）与语义检索