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RAGFlow v0.22.0版本聚焦增强知识库构建能力,主要更新包括:1)支持Confluence、S3等多样化外部数据源接入,实现自动同步;2)新增MinerU和Docling解析器选择,提升PDF处理质量;3)优化Agent检索功能,支持基于元数据标签的精准过滤;4)改进AwaitResponse节点,支持展示上游流程输出;5)推出AdminUI管理界面,实现服务状态监控和用户管理的一站式操

RAGFlow 0.16.0 是 2025年的第一个 release。春节期间 DeepSeek R1 火遍全世界,这让我们在之前作出的预测——2025 年下半年开启 LLM 的理解与决策的时间点,大大提前。因此,在后续的版本迭代中,将逐步开启对 Contextual Memory,以及 Reasoning 方面的功能,欢迎大家提出对这方面功能的场景和需求定义。欢迎大家持续关注 RAGFlow h

RAGFlow Ingestion Pipeline 使用指导

RAGFlow v0.22.0版本聚焦增强知识库构建能力,主要更新包括:1)支持Confluence、S3等多样化外部数据源接入,实现自动同步;2)新增MinerU和Docling解析器选择,提升PDF处理质量;3)优化Agent检索功能,支持基于元数据标签的精准过滤;4)改进AwaitResponse节点,支持展示上游流程输出;5)推出AdminUI管理界面,实现服务状态监控和用户管理的一站式操

在已经过去的 2024 年,RAG 的发展可以称得上是风起云涌,我们回顾全年,从多个角度对全年的发展进行总结。

RAGFlow 0.16.0 是 2025年的第一个 release。春节期间 DeepSeek R1 火遍全世界,这让我们在之前作出的预测——2025 年下半年开启 LLM 的理解与决策的时间点,大大提前。因此,在后续的版本迭代中,将逐步开启对 Contextual Memory,以及 Reasoning 方面的功能,欢迎大家提出对这方面功能的场景和需求定义。欢迎大家持续关注 RAGFlow h

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RAGFlow 0.10 正式发布,应广大社区用户要求,引入了Text2SQL特性。

DeepSeek R1 在 2025 年初引发的震撼,让我们过去对于 LLM 关于推理和决策的预测时间点提早了大半年。如何让 LLM 具备更好的推理能力已经是 LLM 最热的研究方向之一。那么伴随着 LLM 的推理,RAG 需要做哪些调整?这正是我们在当前写下本文的主要动机。中文的推理对应两个不同的英文词汇,一个是 Inference,对应的概念是 Training(训练),另一个是 Reason








