​，集成了 TextIn 文档智能解析能力，提供更高质量的 PDF 文档理解。

TextIn 通过 AI 能力实现文本、表格、图表和公式的精准提取。

https://github.com/intsig-textin/xparse-ragflow

 — 新增功能独立存放，不破坏 RAGFlow 原有代码结构

 — 对原有文件的修改仅限于必要的路由接入

 — 便于持续跟进 RAGFlow 上游版本更新

 — 可随时切换回官方版本或使用其他解析引擎

国内用户可以使用以下阿里云镜像加速部署，提升拉取速度：

使用国内镜像需要修改以下文件：

# 将第 157 行修改为：
RAGFLOW_IMAGE=crpi-2ix4w0sw61gwpv0x.cn-shanghai.personal.cr.aliyuncs.com/intsig_acg/ragflow:v0.24.0
​

# 第 5 行 - Elasticsearch
image: crpi-2ix4w0sw61gwpv0x.cn-shanghai.personal.cr.aliyuncs.com/intsig_acg/elasticsearch:8.11.3

# 第 178 行 - MySQL
image: crpi-2ix4w0sw61gwpv0x.cn-shanghai.personal.cr.aliyuncs.com/intsig_acg/mysql:8.0.39

# 第 205 行 - MinIO
image: crpi-2ix4w0sw61gwpv0x.cn-shanghai.personal.cr.aliyuncs.com/intsig_acg/minio:RELEASE.2025-06-13T11-33-47Z

# 第 227 行 - Valkey
image: crpi-2ix4w0sw61gwpv0x.cn-shanghai.personal.cr.aliyuncs.com/intsig_acg/valkey:8
​

💡 根据实际需求选择以下两种部署方式之一：

🎯 方式一：使用国内镜像（推荐）

✨ 适用于快速部署和生产环境。

按照上述【国内镜像加速】章节修改 

🛠️ 适用于需要修改代码或调试的场景。

📥 步骤 1：克隆仓库并构建镜像

git clone https://github.com/intsig-textin/xparse-ragflow.git
cd xparse-ragflow
docker build -t your-image-name:tag -f Dockerfile .
​

✅ 完成上述配置后，执行以下命令启动服务：

cd docker
DEVICE=gpu docker-compose up -d
​

服务启动完成后，在浏览器中访问以下地址：

登录 RAGFlow 后，点击右上角头像，进入​

 按钮测试连接，验证通过后点击 

在 RAGFlow 主界面创建新知识库，或打开已有知识库。

 分组中，选择刚才添加的模型（标注为 ​

​，选择需要解析的 PDF 文档。

上传完成后，RAGFlow 将自动使用 TextIn API 进行解析。

解析完成后，可在文档详情页查看提取的文本、表格和图像内容。

┌─────────────┐
│  PDF 文件   │
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────────────────────┐
│  naive.py: by_textin()      │  ← 文档处理入口
└──────┬──────────────────────┘
       │
       ▼
┌─────────────────────────────┐
│  LLMBundle (OCR 类型)        │  ← 知识库配置的 TextIn 模型
└──────┬──────────────────────┘
       │
       ▼
┌─────────────────────────────┐
│  TextInOcrModel             │  ← rag/llm/ocr_model.py
└──────┬──────────────────────┘
       │
       ▼
┌─────────────────────────────┐
│  TextInParser               │  ← deepdoc/parser/textin_parser.py
│  ├─ 调用 TextIn API          │
│  └─ 使用 pdfplumber 渲染页面 │
└──────┬──────────────────────┘
       │
       ▼
┌─────────────────────────────┐
│  (sections, tables, images) │  ← 与 RAGFlowPdfParser 兼容的输出
└─────────────────────────────┘
       │
       ▼
┌─────────────────────────────┐
│  Chunking 流水线            │  ← 无需任何改动
└─────────────────────────────┘
​

，输出格式完全兼容，下游的 Chunking、索引流程无需任何调整。

Q：TextIn 会影响嵌入模型或检索流程吗？

不会。TextIn 仅负责 PDF 文档的解析阶段（OCR + 布局分析），后续的向量嵌入、文本分块（Chunking）、检索等流程完全不受影响。

不需要。TextIn 解析完全通过云端 API 调用实现，本地不会加载任何 OCR 或布局识别模型，对硬件无特殊要求。

Q：支持 Word、Excel 等其他文件格式吗？

目前仅支持 PDF 格式。本集成以插件方式接入，只在知识库配置 TextIn 引擎时对 PDF 生效，Word、Excel 等文件类型仍使用 RAGFlow 原有的解析器，行为不受影响。

Q：能同时使用 TextIn 和 DeepDOC 解析器吗？

可以。PDF 解析器在知识库级别独立配置，不同知识库可以选择不同的解析引擎（TextIn、DeepDOC 等），互不干扰。

Q：TextIn API 调用失败会怎样？有降级机制吗？

目前没有自动降级机制。如果 TextIn API 调用失败，解析任务会报错终止。建议在使用前先通过模型验证功能测试 API 连接。

Q：如何查看 TextIn API 的调用费用？

TextIn 是按调用次数或页数计费的服务，具体费用请登录 TextIn 控制台（https://www.textin.com/console/dashboard 查看账户余额和计费明细。

Q：解析速度如何？比本地 DeepDOC 快吗？

解析速度取决于文档复杂度和网络状况。TextIn 通过云端 GPU 集群处理，对于复杂文档通常比本地单 GPU 更快，但需要考虑网络延迟和 API 队列时间。

本项目是 RAGFlow 的​增强版本​，集成了 TextIn 文档智能解析能力，提供更高质量的 PDF 文档理解。

RAGFlow集成TextIn方案2.0上线！支持快速镜像部署，随时切换解析插件

人工智能

后端

开发工具

RAGFlow增强版集成TextIn文档智能解析，提供高质量PDF文本、表格、图表提取。支持插件式集成，最小侵入原有代码，便于维护和版本更新。国内用户可使用阿里云镜像加速部署，支持快速启动和源码构建两种方式。通过TextIn API实现云端解析，无需本地GPU资源，解析结果兼容RAGFlow原有流程。提供完整评测工具对比不同解析器效果，适合开发者灵活集成和优化文档处理流程。

Elasticsearch 

网络延迟

数据流

Docker

路由

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