| <div align="center"> | |
| <a href="https://demo.ragflow.io/"> | |
| <img src="web/src/assets/logo-with-text.png" width="350" alt="ragflow logo"> | |
| </a> | |
| </div> | |
| <p align="center"> | |
| <a href="./README.md">English</a> | | |
| <a href="./README_zh.md">简体中文</a> | | |
| <a href="./README_ja.md">日本語</a> | | |
| <a href="./README_ko.md">한국어</a> | | |
| <a href="./README_id.md">Bahasa Indonesia</a> | | |
| <a href="/README_pt_br.md">Português (Brasil)</a> | |
| </p> | |
| <p align="center"> | |
| <a href="https://x.com/intent/follow?screen_name=infiniflowai" target="_blank"> | |
| <img src="https://img.shields.io/twitter/follow/infiniflow?logo=X&color=%20%23f5f5f5" alt="follow on X(Twitter)"> | |
| </a> | |
| <a href="https://demo.ragflow.io" target="_blank"> | |
| <img alt="Static Badge" src="https://img.shields.io/badge/Online-Demo-4e6b99"> | |
| </a> | |
| <a href="https://hub.docker.com/r/infiniflow/ragflow" target="_blank"> | |
| <img src="https://img.shields.io/badge/docker_pull-ragflow:v0.15.1-brightgreen" alt="docker pull infiniflow/ragflow:v0.15.1"> | |
| </a> | |
| <a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/releases/latest"> | |
| <img src="https://img.shields.io/github/v/release/infiniflow/ragflow?color=blue&label=Latest%20Release" alt="Latest Release"> | |
| </a> | |
| <a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/LICENSE"> | |
| <img height="21" src="https://img.shields.io/badge/License-Apache--2.0-ffffff?labelColor=d4eaf7&color=2e6cc4" alt="license"> | |
| </a> | |
| </p> | |
| <h4 align="center"> | |
| <a href="https://ragflow.io/docs/dev/">Document</a> | | |
| <a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/issues/4214">Roadmap</a> | | |
| <a href="https://twitter.com/infiniflowai">Twitter</a> | | |
| <a href="https://discord.gg/4XxujFgUN7">Discord</a> | | |
| <a href="https://demo.ragflow.io">Demo</a> | |
| </h4> | |
| ## 💡 RAGFlow とは？ | |
| [RAGFlow](https://ragflow.io/) は、深い文書理解に基づいたオープンソースの RAG (Retrieval-Augmented Generation) エンジンである。LLM（大規模言語モデル）を組み合わせることで、様々な複雑なフォーマットのデータから根拠のある引用に裏打ちされた、信頼できる質問応答機能を実現し、あらゆる規模のビジネスに適した RAG ワークフローを提供します。 | |
| ## 🎮 Demo | |
| デモをお試しください：[https://demo.ragflow.io](https://demo.ragflow.io)。 | |
| <div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;"> | |
| <img src="https://github.com/infiniflow/ragflow/assets/7248/2f6baa3e-1092-4f11-866d-36f6a9d075e5" width="1200"/> | |
| <img src="https://github.com/user-attachments/assets/504bbbf1-c9f7-4d83-8cc5-e9cb63c26db6" width="1200"/> | |
| </div> | |
| ## 🔥 最新情報 | |
| - 2024-12-18 Deepdoc のドキュメント レイアウト分析モデルをアップグレードします。 | |
| - 2024-12-04 ナレッジ ベースへのページランク スコアをサポートしました。 | |
| - 2024-11-22 エージェントでの変数の定義と使用法を改善しました。 | |
| - 2024-11-01 再現の精度を向上させるために、解析されたチャンクにキーワード抽出と関連質問の生成を追加しました。 | |
| - 2024-08-22 RAG を介して SQL ステートメントへのテキストをサポートします。 | |
| - 2024-08-02 [graphrag](https://github.com/microsoft/graphrag) からインスピレーションを得た GraphRAG とマインド マップをサポートします。 | |
| ## 🎉 続きを楽しみに | |
| ⭐️ リポジトリをスター登録して、エキサイティングな新機能やアップデートを最新の状態に保ちましょう！すべての新しいリリースに関する即時通知を受け取れます！ 🌟 | |
| <div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;"> | |
| <img src="https://github.com/user-attachments/assets/18c9707e-b8aa-4caf-a154-037089c105ba" width="1200"/> | |
| </div> | |
| ## 🌟 主な特徴 | |
| ### 🍭 **"Quality in, quality out"** | |
| - 複雑な形式の非構造化データからの[深い文書理解](./deepdoc/README.md)ベースの知識抽出。 | |
| - 無限のトークンから"干し草の山の中の針"を見つける。 | |
| ### 🍱 **テンプレートベースのチャンク化** | |
| - 知的で解釈しやすい。 | |
| - テンプレートオプションが豊富。 | |
| ### 🌱 **ハルシネーションが軽減された根拠のある引用** | |
| - 可視化されたテキストチャンキング（text chunking）で人間の介入を可能にする。 | |
| - 重要な参考文献のクイックビューと、追跡可能な引用によって根拠ある答えをサポートする。 | |
| ### 🍔 **多様なデータソースとの互換性** | |
| - Word、スライド、Excel、txt、画像、スキャンコピー、構造化データ、Web ページなどをサポート。 | |
| ### 🛀 **自動化された楽な RAG ワークフロー** | |
| - 個人から大企業まで対応できる RAG オーケストレーション（orchestration）。 | |
| - カスタマイズ可能な LLM とエンベッディングモデル。 | |
| - 複数の想起と融合された再ランク付け。 | |
| - 直感的な API によってビジネスとの統合がシームレスに。 | |
| ## 🔎 システム構成 | |
| <div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;"> | |
| <img src="https://github.com/infiniflow/ragflow/assets/12318111/d6ac5664-c237-4200-a7c2-a4a00691b485" width="1000"/> | |
| </div> | |
| ## 🎬 初期設定 | |
| ### 📝 必要条件 | |
| - CPU >= 4 cores | |
| - RAM >= 16 GB | |
| - Disk >= 50 GB | |
| - Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1 | |
| > ローカルマシン（Windows、Mac、または Linux）に Docker をインストールしていない場合は、[Docker Engine のインストール](https://docs.docker.com/engine/install/) を参照してください。 | |
| ### 🚀 サーバーを起動 | |
| 1. `vm.max_map_count` >= 262144 であることを確認する: | |
| > `vm.max_map_count` の値をチェックするには: | |
| > | |
| > ```bash | |
| > $ sysctl vm.max_map_count | |
| > ``` | |
| > | |
| > `vm.max_map_count` が 262144 より大きい値でなければリセットする。 | |
| > | |
| > ```bash | |
| > # In this case, we set it to 262144: | |
| > $ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144 | |
| > ``` | |
| > | |
| > この変更はシステム再起動後にリセットされる。変更を恒久的なものにするには、**/etc/sysctl.conf** の `vm.max_map_count` 値を適宜追加または更新する: | |
| > | |
| > ```bash | |
| > vm.max_map_count=262144 | |
| > ``` | |
| 2. リポジトリをクローンする: | |
| ```bash | |
| $ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git | |
| ``` | |
| 3. ビルド済みの Docker イメージをビルドし、サーバーを起動する: | |
| > 以下のコマンドは、RAGFlow Docker イメージの v0.15.1-slim エディションをダウンロードします。異なる RAGFlow エディションの説明については、以下の表を参照してください。v0.15.1-slim とは異なるエディションをダウンロードするには、docker/.env ファイルの RAGFLOW_IMAGE 変数を適宜更新し、docker compose を使用してサーバーを起動してください。例えば、完全版 v0.15.1 をダウンロードするには、RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.15.1 と設定します。 | |
| ```bash | |
| $ cd ragflow | |
| $ docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d | |
| ``` | |
| | RAGFlow image tag | Image size (GB) | Has embedding models? | Stable? | | |
| | ----------------- | --------------- | --------------------- | ------------------------ | | |
| | v0.15.1 | ≈9 | :heavy_check_mark: | Stable release | | |
| | v0.15.1-slim | ≈2 | ❌ | Stable release | | |
| | nightly | ≈9 | :heavy_check_mark: | _Unstable_ nightly build | | |
| | nightly-slim | ≈2 | ❌ | _Unstable_ nightly build | | |
| 4. サーバーを立ち上げた後、サーバーの状態を確認する: | |
| ```bash | |
| $ docker logs -f ragflow-server | |
| ``` | |
| _以下の出力は、システムが正常に起動したことを確認するものです:_ | |
| ```bash | |
| ____ ___ ______ ______ __ | |
| / __ \ / | / ____// ____// /____ _ __ | |
| / /_/ // /| | / / __ / /_ / // __ \| | /| / / | |
| / _, _// ___ |/ /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ / | |
| /_/ |_|/_/ |_|\____//_/ /_/ \____/ |__/|__/ | |
| * Running on all addresses (0.0.0.0) | |
| * Running on http://127.0.0.1:9380 | |
| * Running on http://x.x.x.x:9380 | |
| INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit | |
| ``` | |
| > もし確認ステップをスキップして直接 RAGFlow にログインした場合、その時点で RAGFlow が完全に初期化されていない可能性があるため、ブラウザーがネットワーク異常エラーを表示するかもしれません。 | |
| 5. ウェブブラウザで、プロンプトに従ってサーバーの IP アドレスを入力し、RAGFlow にログインします。 | |
| > デフォルトの設定を使用する場合、デフォルトの HTTP サービングポート `80` は省略できるので、与えられたシナリオでは、`http://IP_OF_YOUR_MACHINE`（ポート番号は省略）だけを入力すればよい。 | |
| 6. [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template) で、`user_default_llm` で希望の LLM ファクトリを選択し、`API_KEY` フィールドを対応する API キーで更新する。 | |
| > 詳しくは [llm_api_key_setup](https://ragflow.io/docs/dev/llm_api_key_setup) を参照してください。 | |
| _これで初期設定完了！ショーの開幕です！_ | |
| ## 🔧 コンフィグ | |
| システムコンフィグに関しては、以下のファイルを管理する必要がある: | |
| - [.env](./docker/.env): `SVR_HTTP_PORT`、`MYSQL_PASSWORD`、`MINIO_PASSWORD` などのシステムの基本設定を保持する。 | |
| - [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template): バックエンドのサービスを設定します。 | |
| - [docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml): システムの起動は [docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml) に依存している。 | |
| [.env](./docker/.env) ファイルの変更が [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template) ファイルの内容と一致していることを確認する必要があります。 | |
| > [./docker/README](./docker/README.md) ファイル ./docker/README には、service_conf.yaml.template ファイルで ${ENV_VARS} として使用できる環境設定とサービス構成の詳細な説明が含まれています。 | |
| デフォルトの HTTP サービングポート(80)を更新するには、[docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml) にアクセスして、`80:80` を `<YOUR_SERVING_PORT>:80` に変更します。 | |
| > すべてのシステム設定のアップデートを有効にするには、システムの再起動が必要です: | |
| > | |
| > ```bash | |
| > $ docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d | |
| > ``` | |
| ### Elasticsearch から Infinity にドキュメントエンジンを切り替えます | |
| RAGFlow はデフォルトで Elasticsearch を使用して全文とベクトルを保存します。［Infinity］に切り替え（https://github.com/infiniflow/infinity/)、次の手順に従います。 | |
| 1. 実行中のすべてのコンテナを停止するには： | |
| ```bash | |
| $ docker compose -f docker/docker-compose.yml down -v | |
| ``` | |
| 2. **docker/.env** の「DOC \_ ENGINE」を「infinity」に設定します。 | |
| 3. 起動コンテナ： | |
| ```bash | |
| $ docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d | |
| ``` | |
| > [!WARNING] | |
| > Linux/arm64 マシンでの Infinity への切り替えは正式にサポートされていません。 | |
| ## 🔧 ソースコードで Docker イメージを作成（埋め込みモデルなし） | |
| この Docker イメージのサイズは約 1GB で、外部の大モデルと埋め込みサービスに依存しています。 | |
| ```bash | |
| git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git | |
| cd ragflow/ | |
| docker build --build-arg LIGHTEN=1 -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly-slim . | |
| ``` | |
| ## 🔧 ソースコードをコンパイルした Docker イメージ（埋め込みモデルを含む） | |
| この Docker のサイズは約 9GB で、埋め込みモデルを含むため、外部の大モデルサービスのみが必要です。 | |
| ```bash | |
| git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git | |
| cd ragflow/ | |
| docker build -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly . | |
| ``` | |
| ## 🔨 ソースコードからサービスを起動する方法 | |
| 1. uv をインストールする。すでにインストールされている場合は、このステップをスキップしてください: | |
| ```bash | |
| pipx install uv | |
| ``` | |
| 2. ソースコードをクローンし、Python の依存関係をインストールする: | |
| ```bash | |
| git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git | |
| cd ragflow/ | |
| uv sync --python 3.10 --all-extras # install RAGFlow dependent python modules | |
| ``` | |
| 3. Docker Compose を使用して依存サービス（MinIO、Elasticsearch、Redis、MySQL）を起動する: | |
| ```bash | |
| docker compose -f docker/docker-compose-base.yml up -d | |
| ``` | |
| `/etc/hosts` に以下の行を追加して、**conf/service_conf.yaml** に指定されたすべてのホストを `127.0.0.1` に解決します: | |
| ``` | |
| 127.0.0.1 es01 infinity mysql minio redis | |
| ``` | |
| 4. HuggingFace にアクセスできない場合は、`HF_ENDPOINT` 環境変数を設定してミラーサイトを使用してください: | |
| ```bash | |
| export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com | |
| ``` | |
| 5. バックエンドサービスを起動する: | |
| ```bash | |
| source .venv/bin/activate | |
| export PYTHONPATH=$(pwd) | |
| bash docker/launch_backend_service.sh | |
| ``` | |
| 6. フロントエンドの依存関係をインストールする: | |
| ```bash | |
| cd web | |
| npm install | |
| ``` | |
| 7. フロントエンドサービスを起動する: | |
| ```bash | |
| npm run dev | |
| ``` | |
| _以下の画面で、システムが正常に起動したことを示します:_ | |
|  | |
| ## 📚 ドキュメンテーション | |
| - [Quickstart](https://ragflow.io/docs/dev/) | |
| - [User guide](https://ragflow.io/docs/dev/category/guides) | |
| - [References](https://ragflow.io/docs/dev/category/references) | |
| - [FAQ](https://ragflow.io/docs/dev/faq) | |
| ## 📜 ロードマップ | |
| [RAGFlow ロードマップ 2025](https://github.com/infiniflow/ragflow/issues/4214) を参照 | |
| ## 🏄 コミュニティ | |
| - [Discord](https://discord.gg/4XxujFgUN7) | |
| - [Twitter](https://twitter.com/infiniflowai) | |
| - [GitHub Discussions](https://github.com/orgs/infiniflow/discussions) | |
| ## 🙌 コントリビュート | |
| RAGFlow はオープンソースのコラボレーションによって発展してきました。この精神に基づき、私たちはコミュニティからの多様なコントリビュートを受け入れています。 参加を希望される方は、まず [コントリビューションガイド](./CONTRIBUTING.md)をご覧ください。 | |