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Datengesteuerte Engine für künstliche Intelligenz

RAGFlow ist eine Open-Source-RAG-Engine (Fetch-based Generation), die eine Kontextschicht für große Sprachmodelle (LLM) erstellt. Ziel ist es, die Datenverarbeitung und die Genauigkeit der Antworten durch die Kombination fortschrittlicher RAG-Techniken mit Agentenfähigkeiten zu verbessern.

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GitHub Trending · 2026-08-13

Aktualisierungen

16. Oktober 2026: Sterne 91,477 → 92,317, neueste Version v1.0.0-rc2 (16. Oktober 2026).
29. September 2026: Sterne 90,512 → 91,477, neueste Version v1.0.0-rc1 (29. September 2026).
11. September 2026: Sterne 89,753 → 90,512, neueste Version v0.27.2 (10. September 2026).
31. August 2026: Sterne 88,819 → 89,753, neueste Version v0.27.1 (28. August 2026).

Was es bringt

Extrahiert Informationen aus komplexen Dokumenten mit hoher Genauigkeit.
Es segmentiert Daten intelligent mithilfe vorlagenbasierter Methoden.
Es reduziert Halluzinationen dank Antworten, die durch Zitate unterstützt werden.

Installation

Laden Sie das Repository auf Ihren Computer herunter

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

Starten Sie den Dienst mit Docker

docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

Wenn Sie nicht programmieren

Fügen Sie dies in Ihren Agenten ein (Claude Code · Codex · Antigravity)

Ich möchte die komplexen Dokumente und unstrukturierten Daten, die ich habe, in eine hochwertige Informationsquelle umwandeln, die Modelle der künstlichen Intelligenz verstehen können. Wie kann ich meine Daten mit RAGFlow verarbeiten, Dokumentfragmentierungsvorlagen konfigurieren und mithilfe dieser Daten einen fehlerfreien, quellenreferenzierenden KI-Agenten erstellen?

Repository: https://github.com/infiniflow/ragflow. Richte dich bei der Installation und Ausführung nach den offiziellen Anweisungen in der README-Datei dieses Repositorys.

Prüfe vor dem Start, unter welchem Betriebssystem wir arbeiten und ob die notwendigen Tools (z. B. Python, Node.js, Git, Docker) installiert sind. Installiere fehlende Tools schrittweise entsprechend diesem System.

Erstelle einen neuen, leeren Ordner für die Arbeit. Rühre keine Dateien außerhalb dieses Ordners an und lösche nichts. Sag mir vor jedem Befehl in einem Satz, was du tun wirst.

Sag mir, was ich am Ende jedes Schrittes auf dem Bildschirm sehen sollte. Wenn ein Fehler auftritt, füge ich die Fehlermeldung exakt so ein, wie sie ist, und wir beheben sie gemeinsam.

Links

TreScout hat dieses Werkzeug nicht entwickelt · wir haben es in den GitHub-Trends gefunden und stellen es vor. Diese Seite beschreibt das Repository so, wie es am 2026-08-13 war: Die Anzahl der Sterne und unser Text stammen von diesem Tag, das Repository kann sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand finden Sie über den Link zum Repository. Der Präsentationstext wurde mit KI aus der eigenen Dokumentation des Repositories erstellt und diese Seite wurde maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung.