RAGFLOW 是一款基于深度文檔理解構(gòu)建的開源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以為各種規(guī)模的企業(yè)及個(gè)人提供一套精簡(jiǎn)的 RAG 工作流程，結(jié)合大語言模型（LLM）針對(duì)用戶各類不同的復(fù)雜格式數(shù)據(jù)提供可靠的問答以及有理有據(jù)的引用。Open WebUI 是一個(gè)可擴(kuò)展、功能豐富且用戶友好的自托管 AI 平臺(tái)，旨在完全離線運(yùn)行。它支持各種 LLM 運(yùn)行器，如 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API，并內(nèi)置了 RAG 推理引擎，使其成為強(qiáng)大的 AI 部署解決方案。
RAGFLOW Open WebUI docker部署難度高，機(jī)器性能要求高 docker部署容易，機(jī)器性能要求低
RAGFLOW Open WebUI 自帶一些嵌入、重排序大模型，知識(shí)庫的命中率相比較高，顯示引用原文；知識(shí)庫建設(shè)多，業(yè)內(nèi)最多的文檔解析方法；如果知識(shí)庫中沒有相關(guān)內(nèi)容可靈活處理；可通過控制上傳文件質(zhì)量和知識(shí)庫參數(shù)設(shè)置、聊天助手參數(shù)設(shè)置改善回答準(zhǔn)確率 自帶語義向量模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2，也可以利用ollama、openAI拉取其他模型；知識(shí)庫建設(shè)較少；沒有文檔表格、圖片的識(shí)別功能，轉(zhuǎn)換向量時(shí)自動(dòng)忽略；引用需要提前知道知識(shí)庫相關(guān)文件 ；如果引用錯(cuò)誤的文檔召回率為0；通過調(diào)整 Top K 值和改進(jìn) RAG 模板可提升基于文檔的問答系統(tǒng)的性能，使得 AI 能夠提供更加準(zhǔn)確和詳盡的答案
四、知識(shí)庫內(nèi)容召回對(duì)比
RAGFLOW Open WebUI 文檔引用依賴于召回文本是否相關(guān)，如果相關(guān)性強(qiáng)一點(diǎn)的話，那么引用以及回答的問題肯定是準(zhǔn)確的 引用是提前“#”引用好知識(shí)庫文件，然后根據(jù)上下文給出答案，并且只要Open WebUI的“#”引用是正確的，那么回答準(zhǔn)確率達(dá)到90%；只要引用過一次的知識(shí)庫文件，后續(xù)繼續(xù)的對(duì)話都會(huì)默認(rèn)引用，集大成回答現(xiàn)有問題。
五、前端界面對(duì)比
RAGFLOW Open WebUI 界面友好；分為知識(shí)庫、聊天、智能體、搜索、文件管理； 界面友好但知識(shí)庫界面不直觀
六、功能對(duì)比
RAGFLOW Open WebUI 比較成熟的RAG技術(shù)；智能體；基于知識(shí)庫的搜索功能 ；基于知識(shí)庫的大模型對(duì)話功能；有重排序模型；不自帶語音、文本互相轉(zhuǎn)換功能； 有RAG技術(shù)；續(xù)寫功能；有專門的大模型對(duì)話功能；基于引用文件的搜索功能；無重排序模型；自帶語音、文本互相轉(zhuǎn)換功能；可以導(dǎo)出、導(dǎo)入對(duì)話記錄（json格式）；回答的答案可以編輯、朗讀、繼續(xù)生成、重新生成
