RAGFlow 是一款开源项目：以深度文档理解为特色的开源 RAG 引擎。

下面按「现象 → 可能原因 → 处理办法」整理常见问题。

排查表

现象处理办法
答案引用了错误段落调整切分大小、加入重排序，并检查文档解析是否丢失标题。
表格内容检索不到换用能保留表格结构的解析工具，或单独把表格转成文本描述。
搜索结果过时限定时间范围，或在提问中注明需要最新信息并核对发布日期。
中文检索效果差选择对中文支持好的嵌入模型，并为专有名词建立同义词。
回答过于笼统要求逐条引用原文，并限定只回答文档中有依据的内容。

通用排查顺序

  1. 确认账号、额度和网络状态正常。
  2. 用一份简单材料复现问题，排除材料本身的干扰。
  3. 检查设置是否被改动（模型、语言、格式等）
  4. 查看官方状态页或更新日志。
  5. 仍无法解决时整理复现步骤联系官方支持。

用标准任务做对照测试

网页内容抓取

准备材料：一组需要定期关注的网页。

把这些网页转成 Markdown，去掉导航和广告，只保留正文、发布日期和作者；发布日期缺失时标注「未知」。

验收标准：没有臆造发布日期。

更多可以试的用法

检索效果对比

准备材料：同一批问题和两种检索配置。

用同一批测试问题分别跑关键词检索、向量检索和混合检索，记录前 5 条结果中正确段落的命中情况。

验收标准：对比用同一批问题。

资料卡片整理

适用情况：手头有搜索得到的十几篇资料时。

把这些资料整理成卡片：每张卡片包括一句话结论、关键数据、来源和可信度评价，最后按主题分组。

检查点：每张卡片都有来源。

带来源的快速调研

准备材料：一个需要事实支撑的问题。

请回答【问题】，每个关键结论后标注来源链接；如果不同来源说法不一，请分别列出；最后给出你认为最可靠的来源及原因。

交付前确认：关键结论都有可点击来源。

常见问题：中文检索效果差

选择对中文支持好的嵌入模型，并为专有名词建立同义词。

常见问题：答案引用了错误段落

调整切分大小、加入重排序，并检查文档解析是否丢失标题。

常见问题：表格内容检索不到

换用能保留表格结构的解析工具，或单独把表格转成文本描述。

概念补充：嵌入（Embedding）

把文本转成向量，用于语义相似度检索。

概念补充：混合检索

同时使用关键词和向量检索，兼顾精确匹配与语义理解。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 RAGFlow 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

适合人群：软件工程师

软件工程师可以用 RAGFlow 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。

使用提醒

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 RAGFlow 的数据处理条款，再决定能否使用。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 RAGFlow 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

延伸阅读