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ragflow

ragflowは、infiniflowが公開しているオープンソースのRAG・知識ベースプロジェクトです(GitHub: infiniflow/ragflow)。GitHubスターは91,633、フォークは10,881で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月3日です。

RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fuses cutting-edge RAG with Agent capabilities to create a superior context…

★ 91.6k スター⑂ 10.9k フォークApache-2.0更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
infiniflow/ragflow
GitHubスター
91,633
フォーク
10,881
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年10月3日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Install the runtime

    One binary or app gets you a working local model setup.

  2. Download a model

    Pick a size that fits your RAM/VRAM; smaller models run on laptops.

  3. Chat or integrate

    Use the built-in UI, or point OpenAI-compatible clients at it.

  4. Go private

    Airplane mode works — your prompts never leave the device.

// 機能

選ばれる理由

Model choice

Swap between hundreds of open models freely.

OpenAI-compatible APIs

Existing tools plug in by changing one URL.

Document chat

Ask questions over your PDFs, notes, and codebases.

No subscriptions

Pay nothing per token, ever.

100% private

Prompts and documents stay on your hardware, always.

Extensible

RAG, tools, and agents build on the same base.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
    cd ragflow
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains ragflow?

It is an open-source project at infiniflow/ragflow with 10,881 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

Is ragflow free for commercial use?

Apache 2.0 licensed — commercial use allowed with attribution.

What hardware do I need?

8B models run on 16GB RAM; bigger models want a real GPU.

Which model should I start with?

A recent 8–32B instruct model is the sweet spot for most machines.

Is it really private?

Yes — with no network calls, there's nothing to leak.

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