RAGFlow是一种结合了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）和流式处理技术的创新方法，旨在提升数据处理的效率和准确性。
其核心原理在于，RAGFlow首先从大量数据中检索出相关信息，然后利用这些信息生成高质量的内容。这种方法不仅提高了生成结果的相关性，还减少了对训练数据的依赖。
在技术实现上，RAGFlow采用了高效的检索算法，能够在短时间内找到最相关的数据点。同时，它还支持实时数据流的处理，确保生成的内容始终是最新的。
RAGFlow的优势在于其灵活性和可扩展性，能够适应不同的应用场景和数据类型。无论是结构化数据还是非结构化数据，RAGFlow都能有效处理。
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