ragflow — RAGFlow é um motor de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) de código aberto que combina RAG com capacidades de Agente para fornecer uma camada de contexto de alta fidelidade para Large Language Models.

RAGFlow é um motor de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) de código aberto que combina RAG com capacidades de Agente para fornecer uma camada de contexto de alta fidelidade para Large Language Models.

Sobre o projeto

RAGFlow é um motor RAG de código aberto projetado para transformar dados complexos e não estruturados em sistemas de IA prontos para produção. Ele foca na compreensão profunda de documentos e fornece um fluxo de trabalho simplificado para que empresas integrem LLMs com seus próprios dados. As principais capacidades incluem: - Compreensão profunda de documentos para extração de conhecimento de dados não estruturados com formatos complexos. - Chunking baseado em templates que é inteligente e explicável. - Suporte para diversas fontes de dados, incluindo Word, Slides, Excel, TXT, imagens, cópias digitalizadas e páginas da web. - Citações fundamentadas para reduzir alucinações, fornecendo referências rastreáveis aos chunks de texto. - Um fluxo de orquestração RAG automatizado com LLMs configuráveis, modelos de embedding e re-ranking fundido. - Integração com fluxos de trabalho Agentic, MCP e um executor de código Python/JavaScript. - Sincronização de dados de fontes externas, como Confluence, S3, Notion, Discord e Google Drive. O sistema pode ser auto-hospedado via Docker e suporta vários motores de documentos, incluindo Elasticsearch (padrão) e Infinity.