TOOLORA / Édition locale
RAGFlow
Transforme les documents en bases de connaissances citées et orchestre recherche et agents.
Présentation
RAGFlow réunit analyse, découpage, recherche hybride, reclassement et réponses citées pour créer des assistants documentaires. Les workflows visuels relient recherche, outils, modèles et services MCP. Code auto-hébergeable et cloud sont distincts. Configurez modèles linguistiques et embeddings ; l’auto-hébergement ne rend pas locaux les appels aux modèles externes. Ce n’est pas un portail de jeux de données publics.
- Pays / région de l’entreprise
- Îles Caïmans · Siège social enregistré
Guide d’utilisation et coûts
- Avant de commencer
Le code est sous Apache 2.0. Cloud, modèles et infrastructure ont leurs propres coûts et conditions. DeepDoc fonctionne sur CPU ; ressources selon modèles, données et concurrence. La licence ne promet pas un cloud gratuit.
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Sources officielles et références
- Site officielhttps://ragflow.io/
- Documentationhttps://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/README.md
- Documentationhttps://ragflow.io/about-service
Les descriptions résument des informations publiques. Consultez les sites officiels pour les fonctionnalités, les tarifs et la disponibilité régionale.