这是一个很棒的项目，文档提取模型运行得非常好。我很想提议将RAGFlow与Indexify进行整合 - https://getindexify.ai
Indexify是一个Apache 2.0许可的开源计算引擎和数据框架，用于非结构化数据。它提供了可靠的提取功能，可以在任何规模上运行，从笔记本电脑到生产中的数百台机器。我们有一个可插拔的提取器框架，可以用于构建新的或任何自定义提取器。我想探索一下是否可以将RAGFlow与Indexify整合在一起。
RAGFlow的好处是 -

• 在生产环境中更快、更实时地处理文档。
• 能够从不仅仅是文档中提取信息，还可以从视频、音频等中提取信息。
• 可以实现可扩展的生产部署，能够跟上任何突发性的数据摄取和检索流量。

整合路径 - 从我所了解的情况来看，分块逻辑、用于提取的模型可以很容易地打包成提取器，并且应该可以直接连接UI与Indexify的API进行上传和检索 :)
以下是一些相关链接 -
PDF提取和RAG - https://getindexify.ai/usecases/pdf_extraction/
视频提取和RAG - https://getindexify.ai/usecases/video_rag/
提取器SDK - https://github.com/tensorlakeai/indexify-extractors/tree/main/extractor-sdk
我很想听听你们的想法！