RAGFlow正在逐步改变AI开发的模式，使模型更加灵活、高效。
传统AI开发通常需要大量的训练数据和复杂的模型架构，而RAGFlow则通过外部知识库的辅助，减少了对大规模训练数据的依赖。这使得开发者可以在较小的数据集上构建高性能的模型。
同时，RAGFlow还简化了模型的部署过程。由于模型可以直接引用外部知识，因此无需频繁更新模型参数，大大降低了维护成本。
更重要的是，RAGFlow提高了AI系统的可解释性。通过检索相关文档，模型可以提供更清晰的推理过程，帮助用户理解其决策依据。
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