📊 Dữ liệu & Phân tích•Mã nguồn mở•Đang hoạt động
RAGFlow
Engine RAG open-source cho enterprise, xử lý document parsing và retrieval với 74K+ GitHub stars
#ragflow
Danh mục
📊 Dữ liệu & Phân tích
Giá
Mã nguồn mở
GitHub Stars
⭐ 91,604
Ngôn ngữ
Go
License
Apache-2.0
Ngày thêm
2026-03-28
Tóm tắt từ README GitHub
Cloud
Documentation
Roadmap
Discord
📕 Table of Contents
- 💡 What is RAGFlow?
- 🎮 Get Started
- 🔥 Latest Updates
- 🌟 Key Features
- 🔎 System Architecture
- 🏠 Local Deployment
- 📚 Documentation
- 📜 Roadmap
- 🏄 Community
- 🙌 Contributing
💡 What is RAGFlow?
RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fuses cutting-edge RAG with Agent capabilities to create a superior context layer for LLMs. It offers a streamlined RAG workflow adaptable to enterprises of any scale. Powered by a converged context engine and pre-built agent templates, RAGFlow enables developers to transform complex data into high-fidelity, production-ready AI systems with exceptional efficiency and precision.
🎮 Get Started
Try our cloud service at https://cloud.ragflow.io.
For local deployment, see Local Deployment.
🔥 Latest Updates
- 2026-09-29 RAGFlow 1.0.0-rc1 released.
- 2026-09-10 Added website content ingestion through sitemaps.
- 2026-08-19 Introduced Knowledge Compilation to generate Wikis, Graphs, Trees, PageIndex, Mind Maps, Timelines, and Skills at the document and dataset levels.
- 2026-08-19 Introduced Agentic RAG with Low, Medium, H
Xem thêm từ README.mdThu gọn README.md
Đánh giá chi tiết
Tổng quan
RAGFlow là RAG engine open-source hướng enterprise, kết hợp khả năng document parsing sâu với retrieval thông minh. Với 74K+ stars trên GitHub, đây là một trong những giải pháp RAG được adopt rộng rãi nhất.
Tính năng chính
- Deep document understanding: xử lý PDF, Word, slides, Excel, ảnh scan, web pages
- Template-based chunking với nhiều chiến lược chia đoạn khác nhau
- Grounded citations giảm hallucination, có visualization cho text chunking
- Agent templates tích hợp sẵn với Python/JavaScript code executor
- Hỗ trợ đồng bộ dữ liệu từ Confluence, S3, Notion, Discord, Google Drive
- Cross-language query và multi-modal model cho ảnh trong PDF/DOCX
Stack kỹ thuật
Docker deployment, yêu cầu CPU >= 4 cores, RAM >= 16GB, Disk >= 50GB. Hỗ trợ nhiều LLM providers và embedding models.
Điểm mạnh
- Pipeline ingestion có thể orchestrate theo nhu cầu
- Recall và re-ranking đa tầng cho kết quả chính xác
- API cho tích hợp với hệ thống business hiện có
- Cloud demo miễn phí tại cloud.ragflow.io
Hạn chế
- Yêu cầu phần cứng khá cao cho self-hosted deployment
- Cấu hình ban đầu phức tạp với nhiều thành phần
Phù hợp khi nào
Doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống Q&A nội bộ từ tài liệu đa dạng, yêu cầu citation chính xác và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ.