RAGFlow — ведущий open-source движок для Retrieval-Augmented Generation (RAG), объединяющий передовые RAG-технологии с возможностями агентов. Он создаёт продвинутый контекстный слой для LLM и предлагает удобный RAG-воркфлоу, подходящий бизнесу любого масштаба.
Благодаря объединённому контекстному движку и готовым шаблонам агентов RAGFlow позволяет разработчикам превращать сложные данные в надёжные production-ready AI-системы с высокой точностью и эффективностью. Доступен облачный сервис по адресу cloud.ragflow.io.
Среди ключевых функций: глубокое понимание документов разных форматов, извлечение нужных данных из огромных массивов текста, а также прозрачные объяснимые ответы с готовыми шаблонами. Система поддерживает обоснованные цитирования с минимизацией ошибок модели — визуализация разбивки текста на чанки позволяет человеку контролировать процесс и проверять источники ответов.
RAGFlow совместим с разнородными источниками данных: Word, Excel, презентации, изображения, сканы, веб-страницы и структурированные данные. Автоматизированный RAG-воркфлоу настраивается под личные и корпоративные задачи, поддерживает конфигурируемые LLM и модели эмбеддингов, множественный поиск с последующим ранжированием, а также удобные API для интеграции с бизнес-процессами.
Проект регулярно обновляется: добавлена поддержка чатов в Feishu, Discord, Telegram, Line, интеграция с DeepSeek v4, Gemini 3 Pro, GPT-5, а также память для AI-агентов, синхронизация данных с Confluence, Notion, Google Drive и другими сервисами.
GitHub ★ 87,366