RAGflow分片策略与文档解析器深度解析
RAGflow提供11种分片方法，覆盖General、Q&A、Resume等多样场景，内置DeepDoc文档解析器，通过视觉处理与解析组件实现精准知识切片与结构化提取，有效提升检索效率与准确性。
在智能文档处理领域，选择恰当的知识切片策略至关重要。RAGflow 提供了丰富且精准的分片方法，如同为不同类型文档量身定制的“手术刀”，能够有效解决传统切片方式带来的知识割裂和检索偏差问题。本教程将逐一详解 RAGflow 的 11 种分片方法及其强大的文档解析器 DeepDoc，帮助你从零开始掌握高效文档处理的核心技术。
一、RAGflow 分片方法详解
RAGflow 针对不同文档类型与检索需求，设计了多种分片策略。下面逐一介绍每种方法的特点、支持的文件格式以及适用场景，助你快速选出最佳方案。
1. General 分块方法
支持格式：DOCX、XLSX、XLS (Excel97~2003)、PPT、PDF、TXT、JPEG、JPG、PNG、TIF、GIF、CSV、JSON、EML、HTML
- 系统使用视觉检测模型将连续文本分割成多个片段。
- 这些片段随后合并为 Token 数不超过“Token 数”设置的块。
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