TOOLORA / Edición local de lectura
RAGFlow
Convierte documentos en bases de conocimiento con citas y organiza flujos de recuperación y agentes.
Descripción
RAGFlow integra análisis, fragmentación, búsqueda híbrida, reranking y respuestas con citas para crear asistentes de conocimiento. Sus flujos visuales combinan búsqueda, herramientas, modelos y MCP. Ofrece código autohospedable y nube por separado. Configura modelos lingüísticos y embeddings; el alojamiento propio no hace locales las llamadas externas. No es un portal público de datasets.
- País / región de la empresa
- Islas Caimán · Domicilio social
Guía de uso y costes
- Antes de empezar
El código usa Apache 2.0. Nube, modelos e infraestructura tienen costes y condiciones propios. DeepDoc admite CPU; los recursos dependen de modelos, datos y concurrencia. La licencia no promete nube gratuita.
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Fuentes oficiales y referencias
- Sitio oficialhttps://ragflow.io/
- Documentaciónhttps://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/README.md
- Documentaciónhttps://ragflow.io/about-service
Las descripciones resumen información pública. Consulta los sitios oficiales para funciones, precios y disponibilidad regional.