RAGFlow

요약

RAGFlow는 다양한 문서를 지식베이스로 변환하고, 청킹·검색·재순위·인용을 확인하면서 RAG와 에이전트 흐름을 구성하는 오픈소스 엔진입니다.

도구 소개

공식 README는 Word, Slides, Excel, 이미지, 스캔 문서, 구조화 데이터와 웹 페이지를 다루며 템플릿 기반 청킹, 융합 재순위, 근거 인용, 에이전트 템플릿을 제공합니다. 청크를 시각적으로 확인하고 사람이 개입할 수 있어 “답변이 맞는가”뿐 아니라 “어떤 문맥을 검색했는가”를 점검할 수 있는 점이 실무 핵심입니다.

사용 포인트

교육자료·규정·매뉴얼을 업로드해 검색형 지식베이스 구성
청킹 결과와 인용을 확인하며 누락·중복 문맥을 교정
모델과 임베딩을 바꿔 검색 품질과 비용을 비교
MCP와 에이전트 템플릿을 업무 흐름에 연결

설치와 시작

공식 README는 먼저 RAGFlow Cloud에서 시작할 수 있다고 안내합니다. 자체 호스팅은 Docker 24 이상과 Docker Compose v2.26.1 이상, CPU 4코어 이상·RAM 16GB 이상·디스크 50GB 이상을 요구합니다. 공식 저장소의 Docker Compose 파일을 내려받아 실행하는 방식이 기본이며, 코드 실행 샌드박스를 쓸 때만 gVisor가 추가로 필요합니다.

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

처음에는 작은 문서 묶음으로 청킹과 인용을 확인한 뒤, 실제 업무 문서로 확장하는 순서가 안전합니다.

선정 사유

청킹 결과와 근거 인용을 눈으로 점검하면서 RAG와 에이전트 흐름을 함께 구성할 수 있다는 점이 강점입니다. 사내 문서 검색이나 교육자료 지식베이스를 자체 환경에서 운영하려는 팀이 검토할 만한 오픈소스입니다.

요약

도구 소개

사용 포인트

설치와 시작

선정 사유

참고