infiniflow/ragflow

これは何？

主な機能

• 01Word、PowerPoint、Excel、PDF、スキャンファイル、画像、Webページに対応した高精度なドキュメント解析。
• 02視覚的なプレビューと手動調整に対応したテンプレートベースのチャンク分割。
• 03Low、Medium、High、Ultraの思考モードを備えたエージェント型検索。
• 04Wiki、グラフ、ツリー、マインドマップ、タイムラインへのKnowledge Compilation。
• 05根拠に基づいた回答を支える、追跡可能な引用。
• 06複数の検索方式と融合リランキングに対応した、設定可能なLLM、埋め込み、リランカーモデル。

ユースケース

• 社内ドキュメントやマニュアルを対象とした質問応答アシスタントの構築。
• 引用に対応した、スキャンファイルや複数形式のファイルからのナレッジベース作成。
• クラウドストレージやBigQueryなどの企業データソースを接続し、継続的に同期。
• APIを通じて、検索ベースの回答を既存アプリケーションに統合。

クイックスタート

1. 1

   リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
2. 2

   Dockerデプロイ用ディレクトリに移動する

   cd ragflow/docker
3. 3

   Docker ComposeでRAGFlowのサービスを起動する

   docker compose -f docker-compose.yml up -d
4. 4

   ヘルスエンドポイントでサーバーの準備ができていることを確認し、ブラウザーでWeb UIを開く

   curl -f http://localhost/api/v1/system/healthz

使う前に知っておきたいこと

• !READMEでは、CPUコア4個以上、RAM 16 GB、ディスク容量50 GB以上を推奨しています。
• !READMEによると、現在macOSはDockerデプロイに対応していません。
• !最新リリースはリリース候補版（1.0.0-rc1）のため、今後変更される可能性があります。
• !起動後、APIキーを使って独自のLLM、埋め込みモデル、リランキングモデルを追加する必要があります。

トピック

よくある質問

ragflow とは？

検索拡張生成とエージェント機能を組み合わせ、LLMアプリケーション向けのコンテキストレイヤーを提供するオープンソースRAGエンジン。 RAGFlowはオープンソースの検索拡張生成エンジンです。さまざまな形式のドキュメントを取り込み、設定可能なテンプレートで解析・チャンク分割したうえでインデックス化します。これにより、LLMアプリケーションは資料に基づいた回答を、根拠を追跡できる引用付きで生成できます。

ragflow は無料で使えますか？ライセンスは？

ragflow は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

ragflow は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。ragflow の最終コミットは 2026年10月20日 です。

ragflow は何に使えますか？

社内ドキュメントやマニュアルを対象とした質問応答アシスタントの構築。 引用に対応した、スキャンファイルや複数形式のファイルからのナレッジベース作成。 クラウドストレージやBigQueryなどの企業データソースを接続し、継続的に同期。 APIを通じて、検索ベースの回答を既存アプリケーションに統合。

ragflow のインストール方法は？

リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git Dockerデプロイ用ディレクトリに移動する: cd ragflow/docker Docker ComposeでRAGFlowのサービスを起動する: docker compose -f docker-compose.yml up -d ヘルスエンドポイントでサーバーの準備ができていることを確認し、ブラウザーでWeb UIを開く: curl -f http://localhost/api/v1/system/healthz

ragflow はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/infiniflow/ragflow