常先森

RAGFlow 的召回模块并非简单的向量检索，而是集成了 **参数解析 → 模型一致性校验 → 查询增强 → 混合召回 → 动态重排序 → 阈值过滤与分页** 的完整闭环。

在 RAGFlow 的文档解析体系中，PPT 文件的解析流程相对独特。它不仅要提取页面中的文字、表格内容，还需要生成每一页的缩略图，保证多模态检索场景下的语义对齐。

书籍文件往往篇幅巨大、结构复杂，不同章节、目录、致谢等混杂在同一文档中。RAGFlow 通过自动识别版面结构、过滤非正文、并结合视觉模型生成图片摘要，实现对长文档的精准切分与高质量抽取。

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论文类文档是 RAG 应用中最具挑战性的解析类型之一。 与普通 pdf 或 ppt 不同的是，paper 通常包含复杂的版面结构：摘要、公式、表格、参考文献等，且跨且跨页、双栏、脚注等情况极为常见。

未来的上下文工程将不再是“让 AI 记住上下文”，而是让 AI 理解并共创上下文。 而真正的智能，不是拥有记忆，而是知道——什么值得被记住。

在 RAGFlow 的多文档解析体系中，HTML、JSON 与 DOC 三类文档具有天然的结构化特性。 相较于 PDF、Markdown 等复杂输入，它们的语义边界更清晰、噪声更少、解析路径更短。

在 RAGFlow 中，Markdown 以其自带的语义结构，使解析器无需 OCR 或排版分析即可精准还原内容层次，是一种独特且高效的输入类型。

本期我们将聚焦这些结构化与半结构化数据的处理方案。Excel/CSV/TXT 文档的处理更注重数据完整性、格式保真和高效提取。RAGFlow 通过精巧的设计，为每种格式提供了最优的语义切块策略。