RAGFlowは、深層ドキュメント理解に基づくオープンソースのRAG（検索拡張生成）エンジンです。さまざまな規模の企業向けに、簡素化されたRAGワークフローを提供し、大規模言語モデル（LLM）と組み合わせて、信頼性の高い質問応答能力を提供し、さまざまな複雑な形式のデータから証拠に基づいた引用を提供します。
RAGFlowはモジュール設計を採用しており、主に次のコンポーネントが含まれています。
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
# dockerディレクトリに移動
cd ragflow/docker
# サービスを開始（CPUバージョン）
docker compose -f docker-compose.yml up -d
# サービスを開始（GPUアクセラレーションバージョン）
docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d
| イメージタグ | サイズ | 埋め込みモデルを含む | 安定性 |
|---|---|---|---|
| v0.18.0 | ~9GB | ✔️ | 安定バージョン |
| v0.18.0-slim | ~2GB | ❌ | 安定バージョン |
| nightly | ~9GB | ✔️ | 開発バージョン |
| nightly-slim | ~2GB | ❌ | 開発バージョン |
Python環境の構成、依存サービスの起動、フロントエンドおよびバックエンドサービスの起動など、ソースコードから開発環境を起動するための完全なプロセスをサポートします。
システムは、次の構成ファイルを使用して管理されます。
RAGFlowは、その強力なドキュメント理解能力と柔軟な構成オプションを通じて、さまざまな業界に信頼性の高いRAGソリューションを提供し、インテリジェントな質問応答システムを構築するための理想的な選択肢です。