DevOps-инструмент недели: RAGFlow

Собрать RAG-пайплайн с нуля - непростая задача.

Нужно самостоятельно реализовать:
• Парсинг документов
• Чанкинг и создание эмбеддингов
• Хранение в векторной базе
• Логику поиска и re-ranking

При этом большинство документов - это далеко не чистый текст: в них есть таблицы, изображения, отсканированные страницы и сложное форматирование.

Для базового RAG-пайплайна корректно обрабатывать всё это может быть сложно.

Здесь и помогает RAGFlow.

RAGFlow — open-source RAG-движок, который умеет работать со сложными и плохо структурированными документами, отвечать на вопросы по их содержимому и показывать, из каких источников были взяты данные.

Вот что он умеет
• Парсит сложные документы: PDF с таблицами, сканы, Word, Excel, изображения и веб-страницы
• Использует шаблонный чанкинг, позволяя контролировать, как именно документы разбиваются на части
• Показывает, какие именно чанки использовались для каждого ответа, чтобы можно было отследить источники
• Синхронизирует данные из S3, Notion, Confluence, Google Drive и Discord
• Поддерживает агентные workflows и MCP
• Работает с любыми LLM и моделями эмбеддингов

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

👉 DevOps Portal