Dify

默认只解析文档中的文本，对于表格、图表类不做处理

文档加载流程
a.) 入口 api\core\indexing_runner.py
b.) 路由 api\core\rag\index_processor\index_processor_factory.py
text_model： api\core\rag\index_processor\processor\paragraph_index_processor.py
qa_model： api\core\rag\index_processor\processor\qa_index_processor.py
hierarchical_model：api\core\rag\index_processor\processor\parent_child_index_processor.py
c.) 解析行为（text_model为例）
【extract操作】api\core\rag\index_processor\processor\paragraph_index_processor.py -> api\core\rag\extractor\extract_processor.py
不同文档类型的实现（api\core\rag\extractor）：
extractor
【transform操作】api\core\rag\index_processor\processor\paragraph_index_processor.py
文档清理： api\core\rag\cleaner\clean_processor.py
分nodes：
nodes

RagFlow

文本、复杂表格，图表都可以支持，结合DeepDoc进行文档处理

上传文档
【api接口】v1/document/upload（api\apps\document_app.py）
上传文件到服务器，并保存上传文件的相关信息，并进行知识库文档的基本初始化处理
文档解析
【api接口】v1/document/run （api\apps\document_app.py）
更新文档状态，供后台任务解析、分块该文档
文档解析分块
【后台任务】rag\svr\task_executor.py
根据不同的类型使用不同的实现进行处理

build_chunks

Factory：

FACTORY = {
    "general": naive,
    ParserType.NAIVE.value: naive,
    ParserType.PAPER.value: paper,
    ParserType.BOOK.value: book,
    ParserType.PRESENTATION.value: presentation,
    ParserType.MANUAL.value: manual,
    ParserType.LAWS.value: laws,
    ParserType.QA.value: qa,
    ParserType.TABLE.value: table,
    ParserType.RESUME.value: resume,
    ParserType.PICTURE.value: picture,
    ParserType.ONE.value: one,
    ParserType.AUDIO.value: audio,
    ParserType.EMAIL.value: email,
    ParserType.KG.value: naive,
    ParserType.TAG.value: tag
}

对应代码（rag\app）：