ragflow — RAGFlow es un motor de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) de código abierto que combina RAG con capacidades de Agente para proporcionar una capa de contexto de alta fidelidad para Modelos de Lenguaje Extensos.

RAGFlow es un motor de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) de código abierto que combina RAG con capacidades de Agente para proporcionar una capa de contexto de alta fidelidad para Modelos de Lenguaje Extensos.

Sobre el proyecto

RAGFlow es un motor RAG de código abierto diseñado para transformar datos complejos y no estructurados en sistemas de IA listos para producción. Se centra en la comprensión profunda de documentos y proporciona un flujo de trabajo optimizado para que las empresas integren LLMs con sus propios datos. Las capacidades clave incluyen: - Comprensión profunda de documentos para la extracción de conocimientos a partir de datos no estructurados con formatos complejos. - Fragmentación (chunking) basada en plantillas que es inteligente y explicable. - Soporte para diversas fuentes de datos, incluyendo Word, Slides, Excel, TXT, imágenes, copias escaneadas y páginas web. - Citas fundamentadas para reducir las alucinaciones mediante la provisión de referencias rastreables a los fragmentos de texto. - Un flujo de trabajo de orquestación RAG automatizado con LLMs configurables, modelos de embedding y re-ranking fusionado. - Integración con flujos de trabajo Agentic, MCP y un ejecutor de código Python/JavaScript. - Sincronización de datos desde fuentes externas como Confluence, S3, Notion, Discord y Google Drive. El sistema puede ser auto-alojado a través de Docker y soporta varios motores de documentos, incluyendo Elasticsearch (por defecto) e Infinity.