RAGFLOW，为DEEPSEEK这样的思考模型插上知识库的翅膀—对话RAGFLOW 创始人张颖峰

本期节目探讨了 RAGFLOW 项目及其背后的故事，以及 RAG 技术在 AI 行业中的应用和未来发展趋势。访谈中，张颖峰老师首先介绍了自己的职业经历以及创建 RAGFLOW 项目的初衷，即希望打造一个专用的数据基础设施，并结合自身在搜索引擎和数据库领域的丰富经验，解释了 RAGFLOW 选择从数据基础设施入手的原因。 随后，讨论转向了 RAGFLOW 开源的策略，张老师解释了开源的优势在于快速触达开发者，扩大产品知名度，并最终实现商业化。 更重要的是，节目深入探讨了 RAGFLOW 的核心竞争力，即其对数据质量的高度重视以及快速迭代的能力，这使得 RAGFLOW 在众多同类产品中脱颖而出。 最后，访谈还涉及到 RAG 技术未来的发展方向，例如结合推理能力的大型内存模型（Large Memory Model），以及如何利用 RAG 技术解决实际的商业问题，例如在知识管理、辅助决策等方面的应用。 张老师还分享了对 DEEPSEEK 等推理模型的看法，认为推理能力的提升将极大地改变企业内部的组织架构和工作流程。 总而言之，本期节目展现了 RAG 技术在 AI 领域中的重要性和发展潜力，以及 RAGFLOW 项目在推动 RAG 技术发展和应用方面的贡献。