RagFlow专题三、RagFlow 关键技术（向量数据库、文档分块、Prompt 设计与召回排序优化）

深入解析 RagFlow 关键技术：向量数据库、文档分块、Prompt 设计与召回排序优化

在前一篇文章中，我们详细探讨了 RagFlow 的核心架构，包括 数据检索、语义搜索（BM25 & 向量搜索）以及知识融合，并了解了如何通过 RagFlow 机制优化信息检索和生成质量。

本篇文章将深入解析 RagFlow 的关键技术，包括：

1. 向量数据库（FAISS、Milvus、Elasticsearch） —— 负责高效的语义检索与存储管理。
2. 文档分块策略（Chunking） —— 如何对长文档进行智能拆分，提高检索精准度。
3. Prompt 设计优化 —— 提升大模型在 RagFlow 框架下的生成质量。
4. 召回排序算法优化 —— 结合 Rerank 技术提升检索结果的精准度。

---

1. 向量数据库（FAISS、Milvus、Elasticsearch）