ragflow中转模型

### 关于RAGFlow中转模型的详细介绍

#### RAGFlow架构概述
RAGFlow是一种结合检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）框架与特定流程优化技术的方法，在处理复杂对话系统或文档理解任务时表现出色。该方法通过引入外部知识库来提升自然语言生成的质量和准确性[^1]。

#### 中转模型的作用
在RAGFlow体系结构内，所谓的“中转模型”主要承担着连接不同组件之间的桥梁角色。具体而言：

- **数据预处理阶段**：负责接收原始输入并将其转换成适合后续模块使用的格式；
- **查询改写器**：用于改进初始用户请求表述以便更精准地匹配知识源中的信息条目；
- **上下文管理器**：维持会话状态以及跨轮次间共享的重要背景资料；
- **响应融合层**：综合来自多个渠道的回答片段形成连贯完整的最终回复。

#### 实现细节
为了实现上述功能，通常采用深度神经网络作为基础建模工具，并针对各项子任务设计专门训练目标函数。例如，对于查询改写部分可能会利用序列到序列(Seq2Seq)架构加上注意力机制；而上下文维护则可能依赖Transformer编码器捕捉长期依赖关系等先进算法特性。

class TransitionModel(nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super(TransitionModel, self).__init__()
        # 定义各组成部分的具体参数配置
        
    def forward(self, input_data):
        processed_output = None  # 对input_data进行一系列变换操作
        return processed_output