RAGFlow

RAGFlow es una plataforma de código abierto de generación aumentada por recuperación para documentos y bases de conocimiento privadas. Combina la búsqueda de pasajes con respuestas generadas por un modelo de lenguaje.

Tras instalarla se configuran los modelos, se crea un conjunto de datos y se suben los archivos. El sistema analiza e indexa el contenido y recupera fragmentos pertinentes para responder preguntas.

Está pensada para consultar documentación, materiales internos y otras colecciones de archivos, con flujos de agentes para tareas relacionadas. Las respuestas pueden incluir referencias a los fragmentos originales para facilitar su comprobación.

RAGFlow se despliega mediante Docker Compose. La guía recomienda al menos 4 núcleos de CPU, 16 GB de RAM y 50 GB de disco; también se necesitan modelos de generación y embeddings, con costes de infraestructura o API según la configuración.