RAGFlow Überblick und Eckdaten (Oktober 2026)

RAGFlow ist eine Open-Source-Engine für RAG, die komplexe Dokumente in eine durchsuchbare Wissensbasis verwandelt und Fragen mit Quellenangaben beantwortet. Sie passt zu Teams, die eine fertige Anwendung mit Oberfläche wollen, statt selbst ein Framework zusammenzusetzen.

RAGFlow wird von InfiniFlow entwickelt und steht unter der Apache-2.0-Lizenz. Es liest Word, Folien, Excel, Text, Bilder, Scans, strukturierte Daten und Webseiten ein, zerlegt sie mit einstellbaren Chunking-Vorlagen und zeigt die Abschnitte an, damit Menschen sie korrigieren können. Daten lassen sich aus Confluence, S3, Notion, Discord und Google Drive synchronisieren, MinerU oder Docling können als Parser dienen. Der Selbstbetrieb braucht Docker, mindestens 4 CPU-Kerne, 16 GB RAM und 50 GB Speicher. Am 28. September 2026 hatte das Repository rund 91.400 Sterne. Eine gehostete Fassung läuft unter cloud.ragflow.io.

• Liest komplexe Dokumente ausDie Komponente DeepDoc holt Text, Tabellen und Layout aus schwierigen Formaten, ein multimodales Modell deutet zudem Bilder in PDF- oder DOCX-Dateien. So wird auch Wissen aus Scans und Foliensätzen nutzbar, das eine einfache Textextraktion übersieht.
• Findet die passenden TextstellenDer Abruf kombiniert mehrere Suchverfahren mit zusammengeführtem Re-Ranking. Embedding-Modell und Sprachmodell sind frei wählbar. Antworten stützen sich damit auch in großen Beständen auf die relevantesten Stellen.
• Zeigt die Herkunft der AntwortenJede Antwort verweist auf die genutzten Textstellen. In der Chunking-Ansicht sehen Sie, wie Dokumente zerlegt wurden, und können das anpassen. Prüfende kontrollieren Antworten schneller und beheben schlechte Zerlegungen von Hand.
• Baut Agenten-WorkflowsEin visueller Editor verbindet RAG, Werkzeuge, Code-Ausführung und MCP-Server zu Agenten-Workflows, Agenten können sich Dinge merken. Teams automatisieren so mehrstufige Aufgaben auf ihrer Wissensbasis.

• Kommt als fertige Anwendung mit Weboberfläche, nicht nur als Bibliothek.
• Die Zerlegung der Dokumente ist sichtbar und bearbeitbar, das erleichtert die menschliche Kontrolle der Wissensbasis.
• Für die Cloud gibt es Monatspreise und einen öffentlichen Auftragsverarbeitungsvertrag mit Standardvertragsklauseln für Übermittlungen aus der EU.

Open-Source-Projekt ohne ausgewiesenen Länderschwerpunkt; die Anleitung gibt es unter anderem auf Englisch, Chinesisch, Japanisch und Koreanisch.

Für die Cloud nennt die Datenschutzerklärung weder die Anschrift des Unternehmens noch Speicherregionen, die Liste der Unterauftragsverarbeiter gibt es auf Anfrage. Klären Sie das, bevor personenbezogene Daten hochgeladen werden. Im Selbstbetrieb entfällt das, dann brauchen Sie aber einen Server mit Docker, mindestens 16 GB RAM und jemanden für die Wartung. In den Cloud-Tarifen begrenzen Credits die Nutzung.

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