ragflow — RAGFlow는 RAG와 Agent 기능을 결합하여 대규모 언어 모델(LLM)에 고충실도 컨텍스트 레이어를 제공하는 오픈 소스 검색 증강 생성(RAG) 엔진입니다.

RAGFlow는 RAG와 Agent 기능을 결합하여 대규모 언어 모델(LLM)에 고충실도 컨텍스트 레이어를 제공하는 오픈 소스 검색 증강 생성(RAG) 엔진입니다.

프로젝트 소개

RAGFlow는 복잡한 비정형 데이터를 프로덕션 수준의 AI 시스템으로 변환하도록 설계된 오픈 소스 RAG 엔진입니다. 이 시스템은 심층적인 문서 이해에 집중하며, 기업이 LLM을 자체 데이터와 통합할 수 있는 효율적인 워크플로우를 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다: - 복잡한 형식의 비정형 데이터에서 지식을 추출하기 위한 심층 문서 이해. - 지능적이고 설명 가능한 템플릿 기반 청킹(chunking). - Word, Slides, Excel, TXT, 이미지, 스캔본 및 웹 페이지를 포함한 다양한 데이터 소스 지원. - 텍스트 청크에 대한 추적 가능한 참조를 제공하여 환각 현상을 줄이는 근거 기반 인용. - 설정 가능한 LLM, 임베딩 모델 및 융합 재순위화(fused re-ranking)를 갖춘 자동화된 RAG 오케스트레이션 워크플로우. - Agentic 워크플로우, MCP 및 Python/JavaScript 코드 실행기와의 통합. - Confluence, S3, Notion, Discord, Google Drive와 같은 외부 소스로부터의 데이터 동기화. 이 시스템은 Docker를 통해 자체 호스팅할 수 있으며, Elasticsearch(기본값) 및 Infinity를 포함한 다양한 문서 엔진을 지원합니다.