概要
RAGFlowは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）とエージェント機能を融合したオープンソースのRAGエンジンです。GitHubで7.6万スターを獲得し、LLMに高品質なコンテキストを提供するためのプラットフォームとして急成長しています。PDF、Word、Excel、画像など多様なドキュメント形式を高精度に解析し、チャンキング・ベクトル化・検索までを一気通貫で処理します。
社内ナレッジ検索システムを構築した中村さんのチームは、RAGFlow導入後に検索精度が従来比で35%向上したと報告しています。
主な機能
- 高精度文書解析：PDF・Word・Excel・画像・HTMLなど多形式に対応したディープパーシング
- GraphRAG対応：知識グラフベースの高度な検索で、関連性の高い情報を取得
- エージェントテンプレート：事前構築されたエージェントワークフローで素早くシステム構築
- マルチLLM対応：OpenAI、DeepSeek、Ollama等を柔軟に切り替え
- MCP対応：Model Context Protocolによる外部ツール連携
- チャンキング最適化：文書構造を理解した高精度なテキスト分割
- Webクローラー：URLからのコンテンツ自動取得・インデックス化
技術スタック
- バックエンド：Python
- フロントエンド：React、TypeScript
- ベクトルDB：Elasticsearch、Infinity
- LLM統合：OpenAI、DeepSeek、Ollama対応
- デプロイ：Docker Compose
- ライセンス：Apache-2.0
導入方法
Docker Composeを使って数分で起動できます。
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow
docker compose up -d
起動後、ブラウザでhttp://localhostにアクセスすると管理画面が表示されます。ナレッジベースを作成し、ドキュメントをアップロードするだけで、RAGチャットボットが利用可能になります。クラウド版のデモも無料で試せます。
競合比較
| 特徴 | RAGFlow | LangChain | Dify |
|---|---|---|---|
| 文書解析精度 | 非常に高い | 標準的 | 標準的 |
| GraphRAG | ○ | △（要構築） | × |
| エージェント機能 | ○ | ○ | ○ |
| WebUI | ○ | × | ○ |
| セルフホスト | ○ | - | ○ |
こんな人におすすめ
- 社内ナレッジ検索を構築したいチーム：大量の社内ドキュメントを検索可能にしたい
- カスタマーサポート部門：FAQやマニュアルベースの自動応答システムを導入したい
- 法務・コンプライアンス部門：契約書や規定文書の高精度検索が必要
- 研究開発チーム：論文や技術文書のナレッジベースを構築したい
- データプライバシーを重視する企業：クラウドに依存しないセルフホストRAGが必要
実際の使用イメージ
管理画面でナレッジベースを作成し、社内マニュアル（PDF・Word）をドラッグ&ドロップでアップロード。RAGFlowが自動的に文書構造を解析してチャンキング・インデックス化します。チャット画面で質問すると、該当箇所の引用付きで回答が返されます。
法律事務所の伊藤さんは、過去10年分の判例資料3,000件をRAGFlowに投入。「キーワード検索では見つからなかった関連判例が、自然言語で質問するだけで引用元付きで返ってくる」と、業務効率の劇的な改善を実感しています。