infiniflow/ragflow
RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fuses cutting-edge RAG with Agent capabilities to create a superior context layer for LLMs
О проекте
Открытый RAG-движок, объединяющий извлечение контекста из документов с агентными возможностями для построения production-систем на LLM. Поддерживает парсинг PDF, DOCX, таблиц, изображений и синхронизацию с Confluence, Notion, S3.
Чем пригодится
- Развернуть self-hosted RAG-сервис через Docker Compose для внутренней базы знаний
- Настроить пайплайн загрузки и чанкинга PDF-документов с цитированием источников
- Собрать агентный workflow с MCP и код-исполнителем для ответов по корпоративным данным
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 19 звёзд, к концу дня ожидается около 44.
- GitHub Trending Go за день: #8, +63 звезды.
- Около 17 форков в сутки — код забирают себе.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 91 095
- Звёзд за сутки
- 44
- Форков
- 10 803
- Issues и pull requests
- 19 176
- Наблюдателей
- 364
- Язык
- Go
- Лицензия
- Apache-2.0
- Последний релиз
- nightly · 1 декабря 2025
- Создан
- 12 декабря 2023
- Последний коммит
- 21 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 21 сентября 2026GitHub Trending Go за день: #8, +63 звезды
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/infiniflow/ragflow)Похожие проекты
-
9,1
mizorewww/laya-mlx
Нативный MLX-рантайм для типизированных решающих моделей Laya: возвращает вероятности выбора, оценки или истинности без генерации текста, работает локально на Apple Silicon.
-
8,3
jaredpalmer/kev
kev — LoRA-адаптер с небольшим readout-хедом на базе Qwen2.5-0.5B, который за один forward pass отвечает на множество типизированных вопросов по документу, выдавая калиброванные вероятности вместо текста.
-
7,2
mizorewww/laya-coreml
Локальный порт модели Laya на Apple Core ML и Neural Engine: возвращает типизированные решения (выбор, оценка, да/нет) без генерации токенов, с бенчмарками скорости и энергопотребления.
-
7,2
bespokelabsai/nimble
Nimble — модель и рецепт обучения для быстрых типизированных решений по тексту: по схеме из enum- и boolean-полей она выбирает ответ и возвращает вероятности каждого варианта. Нужна для маршрутизации, проверки условий…
-
7,1
TheoLeeCJ/SemIf
Открытая реализация интерфейса семантических решений в стиле Jev: читает вероятности типизированных опций напрямую из логитов 4B-модели без генерации текста. Работает на одной RTX 3090.
-
7,0
FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch
Учебный проект: реализация Transformer с нуля на PyTorch и полный пайплайн обучения LLM — от сырого текста до SFT, reward model, PPO/DPO/GRPO и чата, без transformers, trl и peft.