如何结合结构化数据搭建本地智能投研系统？-RAGFlow原理篇
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摘要
本报告系统阐述了基于RAG架构的本地智能投研系统构建方法，重点分析了开源RAGFlow解决方案的整体架构、关键技术及痛点优化。文档解析采用DeepDoc组件实现对复杂文档的深度分块，辅助以Raptor递归摘要策略及知识图谱机制提升信息质量；检索环节采用关键词搜索与向量搜索的多路召回策略，辅以基于Transformer的重排序模型确保结果精准度；结构化数据与非结构化数据融合处理增强系统多模态检索能力。基于金融领域样本的实证评测发现，RAGFlow在Embedding模型（推荐SFR-Embedding-Mistral）和Reranker模型（bce-reranker-base_v1）组合及参数优化（文档分块Token数512、Raptor参数配置与查询阈值调整等）后，展现出优异的检索和问答效果。最后，结合Text to SQL与自动化周报写作示例，展望RAGFlow在金融智能投研中的应用潜力 [page::0][page::2][page::12][page::19][page::22][page::24][page::30][page::40][page::47][page::49]
