RAGFLOW（Recursive Automatic Graph-based FLOW）是一个基于图的自动问答系统，它使用递归神经网络（RNN）来理解和生成自然语言。在回答用户问题时，RAGFLOW不需要本地知识库。
RAGFLOW的主要工作原理是首先对问题进行预处理，包括分词、去除停用词等操作。然后，将问题输入到RNN模型中，该模型根据问题的内容和结构生成相应的答案。最后，通过一些后处理步骤，如文本摘要、关键词提取等，将生成的答案转换为更易于理解的形式。
虽然RAGFLOW不需要本地知识库，但它仍然依赖于预训练的模型和大量的数据。这些预训练的模型和数据可以帮助RAGFLOW更好地理解和生成自然语言。此外，RAGFLOW还可以通过不断学习和优化，提高其回答问题的准确性和效率。
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