# Moteur d'intelligence artificielle basé sur les données

RAGFlow est un moteur de génération basé sur la récupération (RAG) open source qui crée une couche de contexte pour les grands modèles de langage (LLM). Il vise à améliorer le traitement des données et la précision des réponses en combinant des techniques RAG avancées avec les capacités des agents.

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- Go
- GitHub Trending · 2026-08-13

## Ce que ça vous apporte
- Extrait des informations de documents complexes avec une grande précision.
- Il segmente intelligemment les données à l'aide de méthodes basées sur des modèles.
- Il réduit les hallucinations grâce à des réponses appuyées par des citations.

## Installation
**Téléchargez le référentiel sur votre ordinateur**

```
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
```

**Démarrez le service avec Docker**

```
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d
```


## Si vous ne codez pas
Je souhaite transformer les documents complexes et les données non structurées dont je dispose en une source d'informations de haute qualité que les modèles d'intelligence artificielle peuvent comprendre. Comment puis-je traiter mes données à l'aide de RAGFlow, configurer des modèles de fragmentation de documents et créer un agent IA référençant la source sans erreur à l'aide de ces données ?

## Termes liés du glossaire

## Liens
- Dépôt GitHub →
- Lire en turc →

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Source : TreScout Découvrir · https://trescout.com/fr/discover/ragflow/