ragflow

LLM向けに知識検索とAgent機能を組み合わせたオープンソースRAGエンジン

現在も活発に開発中:直近 90 日間のコミットは 2,669 件、最新コミットは 2026-10-01。

GitHub スター
9.2万
直近 30 日のスター増加
+2,420
直近 90 日のコミット
2,669
直近 6 か月のリリース
10

RAGFlowは、最先端のRAG技術とAgent機能を融合し、大規模言語モデル向けに優れたコンテキスト層を構築する、先進的なオープンソースの検索拡張生成(RAG)エンジンです。LLMの情報検索能力と理解能力の向上に重点を置き、高度な文書処理と知識検索の仕組みにより、AIモデルが外部ナレッジベースに基づいて、より正確で関連性の高い回答を提供できるようにします。RAGFlowのGitHubスター数は7.6万を超えており、オープンソースAIコミュニティでの人気を示しています。このプラットフォームは、包括的なRAGソリューションを提供し、多様な文書形式の処理とインデックス作成をサポートするとともに、Agent機能によって従来のRAGの機能範囲を拡張しています。RAGFlowはApache 2.0オープンソースライセンスを採用し、商用利用に対応しています。また、クラウドサービスとローカルデプロイの選択肢を提供し、さまざまな規模の組織のニーズに対応しています。

他ツールとの違い

LlamaIndex(自分で組み立てるフレームワーク)やAnythingLLM(デスクトップ型オールインワン)とは異なり、RAGFlowは企業向けRAGに特化したエンジンです。深い文書理解(OCR、表抽出、レイアウト解析)、人が確認できる可視化を備えたテンプレートベースのチャンキング、根拠に基づく引用を備え、複雑な企業文書に対して、入力の品質を高めることで出力の品質を高めることに重点を置いています。

主な機能

  • スキャンされたPDF、スライド、表などの複雑な形式に対応する深い文書理解を備えた企業向けRAGエンジン
  • 複数の戦略と人間参加型の可視化に対応した、テンプレートベースのインテリジェントなチャンキング
  • ハルシネーションを低減する、追跡可能な参照付きの根拠に基づく引用
  • 構築済みAgentテンプレートとメモリサポートを備えた組み込みのAgentワークフロー
  • Confluence、S3、Notion、Discord、Google Driveからのデータ同期
  • 融合型リランキングを備えた、設定可能なLLMおよび埋め込みモデルのサポート
  • Agentワークフロー向けのPython/JavaScriptコード実行コンポーネント

向いている用途

  • 深い文書解析、根拠に基づく引用、追跡可能な回答を備えた本番環境向けRAGを必要とする企業
  • 複雑な文書種別(スキャンされたPDF、表、混在形式)を扱い、高忠実度の抽出を必要とする組織

向いていない用途

  • 個人用チャットボットの手早いセットアップ — 手間のかからないデスクトップRAGにはAnythingLLMを使用
  • 軽量なプロトタイピング — よりシンプルなベクトル検索にはLlamaIndexまたはChromaを使用

制限事項

  • 最低4 CPUコア、16GB RAM、50GBディスクを備えたDocker環境が必須 — シンプルなRAGツールよりも高いリソース要件
  • Dockerイメージはx86向けのみ — ARM64ではソースからのビルドが必須
  • AnythingLLMのようなシンプルなRAGソリューションと比べて急な学習曲線
  • ネイティブのデスクトップアプリなし — Dockerのみでのデプロイ

ragflow の代替ツール

  • LlamaIndex:LlamaIndexは、主要なドキュメントAgent・OCRプラットフォームです(5.2万スター)
  • llmware(1.5万スター)
  • R2R(8,013スター)
  • Quivr(4万スター)
  • Canopy(1,033スター)
  • Verba(7,704スター)

代替ツールの詳しい比較(英語)→

よくある質問

ragflow とは?
RAGFlowは、最先端のRAG技術とAgent機能を融合し、大規模言語モデル向けに優れたコンテキスト層を構築する、先進的なオープンソースの検索拡張生成(RAG)エンジンです。LLMの情報検索能力と理解能力の向上に重点を置き、高度な文書処理と知識検索の仕組みにより、AIモデルが外部ナレッジベースに基づいて、より正確で関連性の高い回答を提供できるようにします。RAGFlowのGitHubスター数は7.6万を超えており、オープンソースAIコミュニティでの人気を示しています。このプラットフォームは、包括的なRAGソリューションを提供し、多様な文書形式の処理とインデックス作成をサポートするとともに、Agent機能によって従来のRAGの機能範囲を拡張しています。RAGFlowはApache 2.0オープンソースライセンスを採用し、商用利用に対応しています。また、クラウドサービスとローカルデプロイの選択肢を提供し、さまざまな規模の組織のニーズに対応しています。
ragflow は現在もメンテナンスされていますか?
現在も活発に開発中:直近 90 日間のコミットは 2,669 件、最新コミットは 2026-10-01。
ragflow の代替ツールは?
ragflow に近いオープンソースの代替ツール:LlamaIndex、llmware、R2R、Quivr、Canopy、Verba。
ragflow はオープンソースですか?
はい。ragflow はオープンソースで、コードは GitHub で公開されています。

スター数・コミット・リリースのデータは GitHub API から毎日自動更新しています。紹介文は AI が英語から翻訳し、別のモデルで逆翻訳チェックを行っています。 リポジトリ:github.com/infiniflow/ragflow

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