2024-08-08 23:59:26 +08:00
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2026-03-16 14:44:39 +08:00
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<a href="https://cloud.ragflow.io/">
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2025-10-15 11:46:24 +08:00
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<img src="web/src/assets/logo-with-text.svg" width="350" alt="ragflow logo">
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2025-05-28 18:31:50 +08:00
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<a href="./README.md"><img alt="README in English" src="https://img.shields.io/badge/English-DFE0E5"></a>
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<a href="./README_zh.md"><img alt="简体中文版自述文件" src="https://img.shields.io/badge/简体中文-DFE0E5"></a>
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2025-06-16 21:14:50 +08:00
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<a href="./README_tzh.md"><img alt="繁體中文版自述文件" src="https://img.shields.io/badge/繁體中文-DFE0E5"></a>
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2025-05-28 18:31:50 +08:00
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<a href="./README_ja.md"><img alt="日本語のREADME" src="https://img.shields.io/badge/日本語-DBEDFA"></a>
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<a href="./README_ko.md"><img alt="한국어" src="https://img.shields.io/badge/한국어-DFE0E5"></a>
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2026-05-06 11:57:29 +08:00
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<a href="./README_fr.md"><img alt="README en Français" src="https://img.shields.io/badge/Français-DFE0E5"></a>
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2025-05-28 18:31:50 +08:00
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<a href="./README_id.md"><img alt="Bahasa Indonesia" src="https://img.shields.io/badge/Bahasa Indonesia-DFE0E5"></a>
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<a href="./README_pt_br.md"><img alt="Português(Brasil)" src="https://img.shields.io/badge/Português(Brasil)-DFE0E5"></a>
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2026-03-02 19:10:11 +08:00
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<a href="./README_ar.md"><img alt="README in Arabic" src="https://img.shields.io/badge/Arabic-DFE0E5"></a>
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docs: add Turkish README translation (README_tr.md) (#13750)
## Summary
Add a complete Turkish translation of the README and include a Turkish
language badge across all existing README files.
## Changes
- **New file**: `README_tr.md` - Full Turkish translation of README.md,
covering all sections (What is RAGFlow, Demo, Latest Updates, Key
Features, System Architecture, Get Started, Configurations, Docker
Image, Development from Source, Documentation, Roadmap, Community,
Contributing)
- **Updated 9 existing README files** (README.md, README_zh.md,
README_tzh.md, README_ja.md, README_ko.md, README_id.md,
README_pt_br.md, README_fr.md, README_ar.md) to include the Turkish
language badge in the language selector
## Impact
- 10 files changed, 417 insertions
- Follows the same structure and conventions as other language-specific
README files (README_ja.md, README_ko.md, etc.)
- Turkish badge uses the same styling pattern (highlighted with DBEDFA
in README_tr.md, standard DFE0E5 in others)
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Co-authored-by: bakiburakogun <bakiburakogun@users.noreply.github.com>
2026-03-24 14:00:48 +03:00
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<a href="./README_tr.md"><img alt="Türkçe README" src="https://img.shields.io/badge/Türkçe-DFE0E5"></a>
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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2024-10-29 21:05:38 +08:00
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<a href="https://x.com/intent/follow?screen_name=infiniflowai" target="_blank">
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<img src="https://img.shields.io/twitter/follow/infiniflow?logo=X&color=%20%23f5f5f5" alt="follow on X(Twitter)">
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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</a>
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2026-03-16 14:44:39 +08:00
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<a href="https://cloud.ragflow.io" target="_blank">
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2026-05-06 11:57:29 +08:00
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<img alt="Static Badge" src="https://img.shields.io/badge/Get-Started-4e6b99">
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2024-10-29 21:05:38 +08:00
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</a>
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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<a href="https://hub.docker.com/r/infiniflow/ragflow" target="_blank">
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2026-06-17 19:35:32 +08:00
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<img src="https://img.shields.io/docker/pulls/infiniflow/ragflow?label=Docker%20Pulls&color=0db7ed&logo=docker&logoColor=white&style=flat-square" alt="docker pull infiniflow/ragflow:v0.26.1">
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2024-10-29 21:05:38 +08:00
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<a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/releases/latest">
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<img src="https://img.shields.io/github/v/release/infiniflow/ragflow?color=blue&label=Latest%20Release" alt="Latest Release">
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</a>
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<a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/LICENSE">
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<img height="21" src="https://img.shields.io/badge/License-Apache--2.0-ffffff?labelColor=d4eaf7&color=2e6cc4" alt="license">
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</a>
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2025-05-28 09:29:33 +08:00
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<a href="https://deepwiki.com/infiniflow/ragflow">
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<img alt="Ask DeepWiki" src="https://deepwiki.com/badge.svg">
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<a href="https://cloud.ragflow.io">Cloud</a> |
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<a href="https://ragflow.io/docs/dev/">Document</a> |
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2025-12-31 12:49:42 +08:00
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<a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/issues/12241">Roadmap</a> |
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<a href="https://discord.gg/NjYzJD3GM3">Discord</a>
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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2025-10-29 00:34:39 +08:00
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<div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;">
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/infiniflow/ragflow-docs/refs/heads/image/image/ragflow-octoverse.png" width="1200"/>
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<a href="https://trendshift.io/repositories/9064" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/9064" alt="infiniflow%2Fragflow | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
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2025-05-28 18:31:50 +08:00
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## 💡 RAGFlow とは？
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2025-12-31 20:07:40 +08:00
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[RAGFlow](https://ragflow.io/) は、先進的な[RAG](https://ragflow.io/basics/what-is-rag)（Retrieval-Augmented Generation）技術と Agent 機能を融合し、大規模言語モデル（LLM）に優れたコンテキスト層を構築する最先端のオープンソース RAG エンジンです。あらゆる規模の企業に対応可能な合理化された RAG ワークフローを提供し、統合型[コンテキストエンジン](https://ragflow.io/basics/what-is-agent-context-engine)と事前構築されたAgentテンプレートにより、開発者が複雑なデータを驚異的な効率性と精度で高精細なプロダクションレディAIシステムへ変換することを可能にします。
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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2026-05-06 11:57:29 +08:00
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## 🎮 はじめに
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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2026-05-06 11:57:29 +08:00
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当社のクラウドサービスをぜひお試しください：[https://cloud.ragflow.io](https://cloud.ragflow.io)。
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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<div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;">
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2025-08-01 20:42:12 +08:00
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/infiniflow/ragflow-docs/refs/heads/image/image/chunking.gif" width="1200"/>
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/infiniflow/ragflow-docs/refs/heads/image/image/agentic-dark.gif" width="1200"/>
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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## 🔥 最新情報
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Feat: chat channels — connect assistants to external messaging bots (#15850)
### What problem does this PR solve?
#15844
Adds a **Chat channels** capability so a RAGFlow assistant (Dialog) can
be exposed as a bot on external messaging platforms (Feishu/Lark,
Discord, Telegram, Slack, WeCom, LINE, etc.). An admin configures a bot
in the UI, connects it to an assistant, and inbound messages are
answered from that assistant's knowledge base — replies are delivered
back on the channel.
**Feishu/Lark is implemented and tested end-to-end.** Discord, Telegram,
LINE, and WeCom are scaffolded against the same interface; the remaining
listed channels are tracked as follow-ups.
### Design
**Backend**
- New `chat_channel` table (`tenant_id`, `name`, `channel`, `config`
JSON holding `{credential: {...}}`, `dialog_id`, `status`) +
`ChatChannelService` and RESTful CRUD under `/api/v1/chat_channels`.
- Channel framework under `api/channels/`: a `core` registry +
per-channel packages that self-register a builder and implement a common
`Channel` interface (`start`/`stop`/`send` + inbound normalization) over
`IncomingMessage`/`OutgoingMessage`.
- Embedded **reconcile loop** in `ragflow_server`
(`api/channels/bootstrap.py`): loads enabled bots, and
starts/stops/restarts them as rows change (no server restart needed).
Inbound messages run the connected dialog via the non-streaming
completion path, keeping per-end-user conversation history.
- Missing optional channel SDKs degrade gracefully (channel skipped with
a warning; others unaffected). Channel-level errors are logged, not
crashed.
- Feishu's WebSocket client runs in a dedicated thread with its own
event loop to avoid cross-loop/contextvars conflicts with the channel
runtime.
**Frontend**
- **Settings → Chat channels** panel: available-channels grid +
configured-bots list with add/edit/delete and a **Connect assistant**
popup that binds a bot to a dialog.
- Brand icons via simple-icons / reused shared data-source assets, with
colored fallbacks for brands not available.
- Route, sidebar entry, i18n (en/zh), and a top-nav segment-boundary fix
so the settings page no longer highlights the Chat tab.
### Type of change
- [x] New Feature (non-breaking change which adds functionality)
### Notes
- DB: new `chat_channel` table is auto-created; `chat_channel.dialog_id`
is also covered by a `migrate_db` `alter_db_add_column` for existing
installs.
- Channel SDKs (`lark-oapi`, `discord.py`, `python-telegram-bot`,
`line-bot-sdk`, `wechatpy`, `aiohttp`) added to dependencies.
- Screenshots / per-channel credential docs to follow.
<img width="1338" height="1290" alt="Image"
src="https://github.com/user-attachments/assets/042cb2f9-0dad-4e6a-bcf7-43ced4bbd704"
/>
<img width="1344" height="738" alt="Image"
src="https://github.com/user-attachments/assets/373cd08e-ec40-4c67-9c51-4d948b1ba617"
/>
<img width="672" height="887" alt="Image"
src="https://github.com/user-attachments/assets/5a34953f-a9a3-4c1e-869e-5eff0dc64c84"
/>
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2026-06-12 18:21:30 +08:00
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- 2026-06-15 Feishu、Discord、Telegram、Lineなどの複数のチャットチャンネルをサポートします。
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2026-04-30 20:12:29 +08:00
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- 2026-04-24 DeepSeek v4 をサポート。
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2026-04-03 17:29:48 +08:00
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- 2026-03-24 [RAGFlow Skill on OpenClaw](https://clawhub.ai/yingfeng/ragflow-skill) — OpenClaw経由でRAGFlowデータセットにアクセスする公式スキルを提供。
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2025-12-27 20:44:35 +08:00
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- 2025-12-26 AIエージェントの「メモリ」機能をサポート。
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- 2025-11-19 Gemini 3 Proをサポートしています。
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2025-11-21 14:51:58 +08:00
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- 2025-11-12 Confluence、S3、Notion、Discord、Google Drive からのデータ同期をサポートします。
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2025-10-27 12:20:23 +08:00
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- 2025-10-23 ドキュメント解析方法として MinerU と Docling をサポートします。
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2025-10-15 09:58:07 +08:00
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- 2025-10-15 オーケストレーションされたデータパイプラインのサポート。
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2025-08-08 11:54:40 +08:00
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- 2025-08-08 OpenAI の最新 GPT-5 シリーズモデルをサポートします。
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2025-08-05 20:27:43 +08:00
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- 2025-08-01 エージェントワークフローとMCPをサポート。
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2025-05-28 18:31:50 +08:00
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- 2025-05-23 エージェントに Python/JS コードエグゼキュータコンポーネントを追加しました。
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2025-04-14 14:45:37 +08:00
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- 2025-03-19 PDFまたはDOCXファイル内の画像を理解するために、多モーダルモデルを使用することをサポートします。
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Feat: chat channels — connect assistants to external messaging bots (#15850)
### What problem does this PR solve?
#15844
Adds a **Chat channels** capability so a RAGFlow assistant (Dialog) can
be exposed as a bot on external messaging platforms (Feishu/Lark,
Discord, Telegram, Slack, WeCom, LINE, etc.). An admin configures a bot
in the UI, connects it to an assistant, and inbound messages are
answered from that assistant's knowledge base — replies are delivered
back on the channel.
**Feishu/Lark is implemented and tested end-to-end.** Discord, Telegram,
LINE, and WeCom are scaffolded against the same interface; the remaining
listed channels are tracked as follow-ups.
### Design
**Backend**
- New `chat_channel` table (`tenant_id`, `name`, `channel`, `config`
JSON holding `{credential: {...}}`, `dialog_id`, `status`) +
`ChatChannelService` and RESTful CRUD under `/api/v1/chat_channels`.
- Channel framework under `api/channels/`: a `core` registry +
per-channel packages that self-register a builder and implement a common
`Channel` interface (`start`/`stop`/`send` + inbound normalization) over
`IncomingMessage`/`OutgoingMessage`.
- Embedded **reconcile loop** in `ragflow_server`
(`api/channels/bootstrap.py`): loads enabled bots, and
starts/stops/restarts them as rows change (no server restart needed).
Inbound messages run the connected dialog via the non-streaming
completion path, keeping per-end-user conversation history.
- Missing optional channel SDKs degrade gracefully (channel skipped with
a warning; others unaffected). Channel-level errors are logged, not
crashed.
- Feishu's WebSocket client runs in a dedicated thread with its own
event loop to avoid cross-loop/contextvars conflicts with the channel
runtime.
**Frontend**
- **Settings → Chat channels** panel: available-channels grid +
configured-bots list with add/edit/delete and a **Connect assistant**
popup that binds a bot to a dialog.
- Brand icons via simple-icons / reused shared data-source assets, with
colored fallbacks for brands not available.
- Route, sidebar entry, i18n (en/zh), and a top-nav segment-boundary fix
so the settings page no longer highlights the Chat tab.
### Type of change
- [x] New Feature (non-breaking change which adds functionality)
### Notes
- DB: new `chat_channel` table is auto-created; `chat_channel.dialog_id`
is also covered by a `migrate_db` `alter_db_add_column` for existing
installs.
- Channel SDKs (`lark-oapi`, `discord.py`, `python-telegram-bot`,
`line-bot-sdk`, `wechatpy`, `aiohttp`) added to dependencies.
- Screenshots / per-channel credential docs to follow.
<img width="1338" height="1290" alt="Image"
src="https://github.com/user-attachments/assets/042cb2f9-0dad-4e6a-bcf7-43ced4bbd704"
/>
<img width="1344" height="738" alt="Image"
src="https://github.com/user-attachments/assets/373cd08e-ec40-4c67-9c51-4d948b1ba617"
/>
<img width="672" height="887" alt="Image"
src="https://github.com/user-attachments/assets/5a34953f-a9a3-4c1e-869e-5eff0dc64c84"
/>
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2026-06-12 18:21:30 +08:00
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2024-09-09 16:36:52 +08:00
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2024-09-30 16:21:56 +08:00
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## 🎉 続きを楽しみに
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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⭐️ リポジトリをスター登録して、エキサイティングな新機能やアップデートを最新の状態に保ちましょう！すべての新しいリリースに関する即時通知を受け取れます！ 🌟
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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2024-09-30 16:21:56 +08:00
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<img src="https://github.com/user-attachments/assets/18c9707e-b8aa-4caf-a154-037089c105ba" width="1200"/>
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## 🌟 主な特徴
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### 🍭 **"Quality in, quality out"**
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- 複雑な形式の非構造化データからの[深い文書理解](./deepdoc/README.md)ベースの知識抽出。
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- 無限のトークンから"干し草の山の中の針"を見つける。
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### 🍱 **テンプレートベースのチャンク化**
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- 知的で解釈しやすい。
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- テンプレートオプションが豊富。
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### 🌱 **ハルシネーションが軽減された根拠のある引用**
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- 可視化されたテキストチャンキング（text chunking）で人間の介入を可能にする。
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- 重要な参考文献のクイックビューと、追跡可能な引用によって根拠ある答えをサポートする。
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### 🍔 **多様なデータソースとの互換性**
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- Word、スライド、Excel、txt、画像、スキャンコピー、構造化データ、Web ページなどをサポート。
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### 🛀 **自動化された楽な RAG ワークフロー**
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- 個人から大企業まで対応できる RAG オーケストレーション（orchestration）。
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- カスタマイズ可能な LLM とエンベッディングモデル。
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- 複数の想起と融合された再ランク付け。
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- 直感的な API によってビジネスとの統合がシームレスに。
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## 🔎 システム構成
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<div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;">
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2025-10-16 14:30:55 +08:00
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<img src="https://github.com/user-attachments/assets/31b0dd6f-ca4f-445a-9457-70cb44a381b2" width="1000"/>
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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</div>
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2026-05-06 11:57:29 +08:00
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## 🎬 セルフホスティング
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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### 📝 必要条件
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- CPU >= 4 cores
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- RAM >= 16 GB
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- Disk >= 50 GB
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- Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1
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2026-05-25 20:23:30 +08:00
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- Python >= 3.13
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2025-05-16 16:28:21 +08:00
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- [gVisor](https://gvisor.dev/docs/user_guide/install/): RAGFlowのコード実行（サンドボックス）機能を利用する場合のみ必要です。
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> [!TIP]
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> ローカルマシン（Windows、Mac、または Linux）に Docker をインストールしていない場合は、[Docker Engine のインストール](https://docs.docker.com/engine/install/) を参照してください。
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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### 🚀 サーバーを起動
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1. `vm.max_map_count` >= 262144 であることを確認する:
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> `vm.max_map_count` の値をチェックするには:
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>
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> ```bash
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> $ sysctl vm.max_map_count
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> ```
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>
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> `vm.max_map_count` が 262144 より大きい値でなければリセットする。
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>
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> ```bash
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> # In this case, we set it to 262144:
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> $ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
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> ```
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>
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> この変更はシステム再起動後にリセットされる。変更を恒久的なものにするには、**/etc/sysctl.conf** の `vm.max_map_count` 値を適宜追加または更新する:
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>
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|
> ```bash
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> vm.max_map_count=262144
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> ```
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2025-10-29 00:34:39 +08:00
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>
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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2. リポジトリをクローンする:
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```bash
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$ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
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```
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3. ビルド済みの Docker イメージをビルドし、サーバーを起動する:
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2025-03-04 19:21:28 +08:00
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> [!CAUTION]
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> 現在、公式に提供されているすべての Docker イメージは x86 アーキテクチャ向けにビルドされており、ARM64 用の Docker イメージは提供されていません。
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> ARM64 アーキテクチャのオペレーティングシステムを使用している場合は、[このドキュメント](https://ragflow.io/docs/dev/build_docker_image)を参照して Docker イメージを自分でビルドしてください。
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2026-06-17 19:35:32 +08:00
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> 以下のコマンドは、RAGFlow Docker イメージの v0.26.1 エディションをダウンロードします。異なる RAGFlow エディションの説明については、以下の表を参照してください。v0.26.1 とは異なるエディションをダウンロードするには、docker/.env ファイルの RAGFLOW_IMAGE 変数を適宜更新し、docker compose を使用してサーバーを起動してください。
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2024-10-10 19:24:54 +08:00
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2025-10-29 00:34:39 +08:00
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```bash
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2025-02-19 13:19:36 +08:00
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$ cd ragflow/docker
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2025-11-11 19:56:54 +08:00
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2026-06-17 19:35:32 +08:00
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# git checkout v0.26.1
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2025-11-19 19:40:55 +08:00
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# 任意: 安定版タグを利用 (一覧: https://github.com/infiniflow/ragflow/releases)
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2025-11-13 09:50:47 +08:00
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# この手順は、コード内の entrypoint.sh ファイルが Docker イメージのバージョンと一致していることを確認します。
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2025-11-11 19:56:54 +08:00
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2025-11-12 13:57:35 +08:00
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# Use CPU for DeepDoc tasks:
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2025-02-19 13:19:36 +08:00
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$ docker compose -f docker-compose.yml up -d
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2025-03-17 09:51:13 +08:00
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2025-11-12 13:57:35 +08:00
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# To use GPU to accelerate DeepDoc tasks:
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2025-10-23 23:02:27 +08:00
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# sed -i '1i DEVICE=gpu' .env
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# docker compose -f docker-compose.yml up -d
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2025-10-29 00:34:39 +08:00
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```
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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2025-11-12 13:57:35 +08:00
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> 注意：`v0.22.0` より前のバージョンでは、embedding モデルを含むイメージと、embedding モデルを含まない slim イメージの両方を提供していました。詳細は以下の通りです：
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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2025-12-17 19:27:47 +08:00
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| RAGFlow image tag | Image size (GB) | Has embedding models? | Stable? |
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|-------------------|-----------------|-----------------------|----------------|
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| v0.21.1 | ≈9 | ✔️ | Stable release |
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| v0.21.1-slim | ≈2 | ❌ | Stable release |
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2025-10-27 11:31:56 +08:00
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2025-11-12 13:57:35 +08:00
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> `v0.22.0` 以降、当プロジェクトでは slim エディションのみを提供し、イメージタグに **-slim** サフィックスを付けなくなりました。
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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2025-12-31 20:07:40 +08:00
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1. サーバーを立ち上げた後、サーバーの状態を確認する:
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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```bash
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2025-10-23 23:02:27 +08:00
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$ docker logs -f docker-ragflow-cpu-1
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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|
```
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_以下の出力は、システムが正常に起動したことを確認するものです:_
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```bash
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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____ ___ ______ ______ __
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2024-09-29 16:28:07 +08:00
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/ __ \ / | / ____// ____// /____ _ __
|
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/ /_/ // /| | / / __ / /_ / // __ \| | /| / /
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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/ _, _// ___ |/ /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ /
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|
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/_/ |_|/_/ |_|\____//_/ /_/ \____/ |__/|__/
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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* Running on all addresses (0.0.0.0)
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```
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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> もし確認ステップをスキップして直接 RAGFlow にログインした場合、その時点で RAGFlow が完全に初期化されていない可能性があるため、ブラウザーがネットワーク異常エラーを表示するかもしれません。
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2025-10-29 00:34:39 +08:00
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>
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2025-03-04 19:21:28 +08:00
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2. ウェブブラウザで、プロンプトに従ってサーバーの IP アドレスを入力し、RAGFlow にログインします。
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2025-10-29 00:34:39 +08:00
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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> デフォルトの設定を使用する場合、デフォルトの HTTP サービングポート `80` は省略できるので、与えられたシナリオでは、`http://IP_OF_YOUR_MACHINE`（ポート番号は省略）だけを入力すればよい。
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2025-10-29 00:34:39 +08:00
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>
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2025-03-04 19:21:28 +08:00
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3. [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template) で、`user_default_llm` で希望の LLM ファクトリを選択し、`API_KEY` フィールドを対応する API キーで更新する。
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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> 詳しくは [llm_api_key_setup](https://ragflow.io/docs/dev/llm_api_key_setup) を参照してください。
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2025-10-29 00:34:39 +08:00
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>
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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_これで初期設定完了！ショーの開幕です！_
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## 🔧 コンフィグ
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システムコンフィグに関しては、以下のファイルを管理する必要がある:
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- [.env](./docker/.env): `SVR_HTTP_PORT`、`MYSQL_PASSWORD`、`MINIO_PASSWORD` などのシステムの基本設定を保持する。
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2024-12-10 10:19:50 +08:00
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- [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template): バックエンドのサービスを設定します。
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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- [docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml): システムの起動は [docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml) に依存している。
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2024-12-10 10:19:50 +08:00
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[.env](./docker/.env) ファイルの変更が [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template) ファイルの内容と一致していることを確認する必要があります。
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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2024-12-10 12:11:39 +08:00
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> [./docker/README](./docker/README.md) ファイル ./docker/README には、service_conf.yaml.template ファイルで ${ENV_VARS} として使用できる環境設定とサービス構成の詳細な説明が含まれています。
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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デフォルトの HTTP サービングポート(80)を更新するには、[docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml) にアクセスして、`80:80` を `<YOUR_SERVING_PORT>:80` に変更します。
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> すべてのシステム設定のアップデートを有効にするには、システムの再起動が必要です:
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>
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> ```bash
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2025-02-19 13:19:36 +08:00
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> $ docker compose -f docker-compose.yml up -d
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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> ```
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2024-11-19 11:31:11 +08:00
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### Elasticsearch から Infinity にドキュメントエンジンを切り替えます
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RAGFlow はデフォルトで Elasticsearch を使用して全文とベクトルを保存します。［Infinity］に切り替え（https://github.com/infiniflow/infinity/)、次の手順に従います。
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1. 実行中のすべてのコンテナを停止するには：
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2025-10-29 00:34:39 +08:00
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2024-11-19 11:31:11 +08:00
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```bash
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$ docker compose -f docker/docker-compose.yml down -v
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```
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2025-10-29 00:34:39 +08:00
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2025-02-19 16:51:33 +08:00
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Note: `-v` は docker コンテナのボリュームを削除し、既存のデータをクリアします。
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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2. **docker/.env** の「DOC \_ ENGINE」を「infinity」に設定します。
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2024-11-19 11:31:11 +08:00
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3. 起動コンテナ：
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2025-10-29 00:34:39 +08:00
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2024-11-19 11:31:11 +08:00
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|
```bash
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2025-02-19 13:19:36 +08:00
|
|
|
|
$ docker compose -f docker-compose.yml up -d
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2024-11-19 11:31:11 +08:00
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|
```
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2025-10-29 00:34:39 +08:00
|
|
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2025-03-21 13:38:34 +08:00
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> [!WARNING]
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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> Linux/arm64 マシンでの Infinity への切り替えは正式にサポートされていません。
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2025-10-29 00:34:39 +08:00
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|
>
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2024-11-19 11:31:11 +08:00
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2025-11-12 13:57:35 +08:00
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## 🔧 ソースコードで Docker イメージを作成
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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2024-09-29 19:27:48 +08:00
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この Docker イメージのサイズは約 1GB で、外部の大モデルと埋め込みサービスに依存しています。
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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|
```bash
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|
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
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cd ragflow/
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2025-04-13 23:07:39 -03:00
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|
docker build --platform linux/amd64 -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly .
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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|
```
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2025-12-29 17:43:55 +08:00
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プロキシ環境下にいる場合は、プロキシ引数を指定できます：
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```bash
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|
docker build --platform linux/amd64 \
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|
--build-arg http_proxy=http://YOUR_PROXY:PORT \
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|
--build-arg https_proxy=http://YOUR_PROXY:PORT \
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|
-f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly .
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|
|
```
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2024-09-29 19:27:48 +08:00
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|
## 🔨 ソースコードからサービスを起動する方法
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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2025-08-28 09:53:16 +08:00
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1. `uv` と `pre-commit` をインストールする。すでにインストールされている場合は、このステップをスキップしてください:
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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|
```bash
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2025-04-24 00:25:33 -03:00
|
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|
|
pipx install uv pre-commit
|
2024-09-29 17:27:15 +08:00
|
|
|
|
```
|
2024-09-29 19:27:48 +08:00
|
|
|
|
2. ソースコードをクローンし、Python の依存関係をインストールする:
|
2025-01-21 00:22:29 -03:00
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
|
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|
|
```bash
|
|
|
|
|
|
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
|
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|
cd ragflow/
|
2026-05-21 19:09:19 +08:00
|
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|
uv sync --python 3.13 # install RAGFlow dependent python modules
|
feat(agent): align Go agent behavior with Python (except retrieval component) (#16225)
## Summary
Aligns the **Go agent runtime/canvas/components/tools** behavior with
the **Python `agent/` implementation** so the same stored canvas DSL
produces the same execution result on either side. Every component,
tool, and runtime primitive in `internal/agent/` is now driven by the
same semantics as its Python counterpart — variable resolution, template
substitution, control flow, error reporting, retry/cancel, and stream
event shapes.
The **retrieval component is the one explicit exception** in this PR. It
is being reworked in a separate change and is excluded from this
alignment pass; the wrapper slot (`universe_a_wrappers.go →
newRetrievalComponent`) is preserved.
## Scope of alignment
### Components (all aligned with `agent/component/`)
`Begin` · `Message` · `LLM` (incl. ChatTemplateKwargs,
MessageHistoryWindowSize, VisualFiles, Cite, OutputStructure,
JSONOutput, TopP, MaxRetries, DelayAfterError, credentials) · `Agent`
(react + tool artifact capture + `Reset()` interface-assert) · `Switch`
(12/12 operators, Python-equivalent semantics) · `Categorize` · `Invoke`
· `Iteration` · `Loop` (macro-expansion through `workflowx.AddLoopNode`)
· `UserFillUp` (Python-equivalent interrupt/resume via eino
`compose.Interrupt`/`ResumeWithData`) · `FillUp` · `DataOperations` ·
`ListOperations` · `StringTransform` · `VariableAggregator` ·
`VariableAssigner` · `Browser` (full stagehand runtime parity) ·
`DocsGenerator` · `ExcelProcessor`.
### Tools (all aligned with `agent/tools/`)
`Retrieval` (wrapper slot only — logic out of scope) · `MCPToolAdapter`
(streamable-HTTP) · `CodeExec` (sandbox bridge with
`code_exec_contract.go` matching Python contract) · `AkShare` · `ArXiv`
· `Crawler` · `DeepL` · `DuckDuckGo` · `Email` · `ExeSQL` · `GitHub` ·
`Google` · `GoogleScholar` · `Jin10` · `PubMed` · `QWeather` · `SearXNG`
· `Tavily` · `Tushare` · `Wencai` · `Wikipedia` · `YahooFinance` —
uniform `eino tool.InvokableTool` interface, SSRF protection, shared
HTTP client.
### Canvas execution engine (`internal/agent/canvas/`)
Aligned with Python's `agent/canvas.py`:
- **Scheduler** (`scheduler.go`): state pre/post handlers, node lambdas,
per-component timeout resolver (4-level: per-class env → per-class table
→ uniform env → 600s fallback), `legacyNoOpNames`.
- **Loop subgraph** (`loop_subgraph.go`): Python-equivalent
`AddLoopNode` macro expansion + condition translation.
- **Multibranch** (`multibranch.go`): `Switch` / `Categorize` routing
via `compose.NewGraphMultiBranch` — same branch selection semantics as
Python.
- **Parallel subgraph** (`parallel_subgraph.go`): matches Python's
parallel fan-out contract.
- **Interrupt/Resume** (`interrupt_resume.go`): `UserFillUpNodeBody` /
`IsInterruptError` / `ExtractInterruptContexts` — replaces the
deprecated Python sentinel chain with eino's native interrupt API,
preserving the same external behavior.
- **Checkpoint** (`checkpoint_store.go`): `RedisCheckPointStore`
Get/Set/Delete, with business metadata (status / canvas_id /
parent_run_id) on a parallel Redis Hash.
- **RunTracker** (`run_tracker.go`): Start / MarkSucceeded / MarkFailed
/ MarkCancelled / AttachCheckpoint — same lifecycle as the Python run
record.
- **Cancel** (`cancel.go`): Redis pub/sub watch.
- **Stream** (`stream.go`): SSE channel with `messages` / `waiting` /
`errors` / `done` events, same shape as Python's `agent.canvas.RunEvent`
payload.
### DSL bridge (`internal/agent/dsl/`)
- `normalize.go`: v1↔v2 collapsed into a single wire format — Python and
Go consume the same stored JSON.
- `reset.go`: per-run state reset matches Python's `Canvas.reset()`
semantics.
- Testdata mirrors Python's `agent_msg.json` / `all.json` / etc.
### Runtime (`internal/agent/runtime/`)
- `CanvasState` / `NewCanvasState` / `GetVar` / `SetVar` / `ReadVars`:
same `{{cpn_id@param}}` resolution model.
- `ResolveTemplate` (regex fast path + gonja fallback) — Python
Jinja-style semantics.
- `selector.go`, `metrics.go`, `component.go`: shared runtime contracts.
## Out of scope (intentionally)
- **`Retrieval` component logic** — wrapped only; full parity lands in a
follow-up PR.
- **Frontend** — only minor dsl-bridge / canvas UX fixes ride along.
- **CLI / admin / model registry** — orthogonal to agent behavior.
## How alignment is verified
`internal/service/agent_run_e2e_test.go` exercises the **full production
chain** against real Python-shaped DSL fixtures:
```
loadCanvasForUser → versionDAO.GetLatest → decodeCanvasFromDSL →
canvas.Compile → cc.Workflow.Invoke → answer extraction
```
using in-memory SQLite + miniredis (no Docker). Covers:
- `TestRunAgent_RealCanvas_BeginMessage` — happy path, `{{sys.query}}`
resolution
- `TestRunAgent_RealCanvas_WaitForUserResume` — two-run resume cycle
(Python-equivalent)
- `TestRunAgent_RealCanvas_CompileFails` — unknown component name →
sanitized error (Python-equivalent)
- `TestRunAgent_RealCanvas_InvokeFails` — unresolvable template ref
(Python-equivalent)
- `TestRunAgent_RunTracker_AttachCheckpoint_CallSequence` —
Start→AttachCheckpoint→MarkSucceeded lifecycle
`internal/handler/agent_test.go` — SSE streaming parity (`Content-Type:
text/event-stream`, `data: {…}\n\n`, trailing `data: [DONE]\n\n`,
OpenAI-compatible non-stream `choices`).
`internal/agent/canvas/fixture_compile_test.go` + per-component tests
pin the Python-equivalent outputs.
```
go test -count=1 -v -run 'TestRunAgent_RealCanvas|TestRunAgent_RunTracker' ./internal/service/
```
## Design reference
`docs/develop/agent-go-port-design.md` (1329 lines, last cross-checked
2026-06-17) — module layout, per-component / per-tool inventory,
corner-case catalogue, and the actionable backlog (Section 14, including
the retrieval alignment follow-up).
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Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
2026-06-22 11:58:29 +08:00
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uv run python3 ragflow_deps/download_deps.py
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2025-04-24 00:25:33 -03:00
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pre-commit install
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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```
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2024-09-29 19:27:48 +08:00
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3. Docker Compose を使用して依存サービス（MinIO、Elasticsearch、Redis、MySQL）を起動する:
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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```bash
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docker compose -f docker/docker-compose-base.yml up -d
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```
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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`/etc/hosts` に以下の行を追加して、**conf/service_conf.yaml** に指定されたすべてのホストを `127.0.0.1` に解決します:
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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```
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2025-05-16 11:14:57 +08:00
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127.0.0.1 es01 infinity mysql minio redis sandbox-executor-manager
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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```
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2024-09-29 19:27:48 +08:00
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4. HuggingFace にアクセスできない場合は、`HF_ENDPOINT` 環境変数を設定してミラーサイトを使用してください:
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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```bash
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export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
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```
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2025-05-14 15:44:24 +08:00
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5. オペレーティングシステムにjemallocがない場合は、次のようにインストールします:
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2025-09-04 11:16:42 +08:00
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2025-05-14 15:44:24 +08:00
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```bash
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# ubuntu
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sudo apt-get install libjemalloc-dev
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# centos
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sudo yum install jemalloc
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2025-09-03 10:50:39 +08:00
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# mac
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sudo brew install jemalloc
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2025-05-14 15:44:24 +08:00
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```
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6. バックエンドサービスを起動する:
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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```bash
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source .venv/bin/activate
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export PYTHONPATH=$(pwd)
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bash docker/launch_backend_service.sh
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```
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2025-05-14 15:44:24 +08:00
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7. フロントエンドの依存関係をインストールする:
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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```bash
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cd web
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2024-12-30 18:19:58 +08:00
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npm install
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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```
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2025-05-14 15:44:24 +08:00
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8. フロントエンドサービスを起動する:
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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```bash
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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npm run dev
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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```
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2025-01-21 00:22:29 -03:00
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_以下の画面で、システムが正常に起動したことを示します:_
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2024-09-29 17:27:15 +08:00
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2025-05-14 15:44:24 +08:00
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9. 開発が完了したら、RAGFlow のフロントエンド サービスとバックエンド サービスを停止します:
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```bash
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pkill -f "ragflow_server.py|task_executor.py"
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```
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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## 📚 ドキュメンテーション
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- [Quickstart](https://ragflow.io/docs/dev/)
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2025-03-18 19:49:06 +08:00
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- [Configuration](https://ragflow.io/docs/dev/configurations)
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- [Release notes](https://ragflow.io/docs/dev/release_notes)
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2026-03-16 07:53:52 +05:30
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- [User guides](https://ragflow.io/docs/category/user-guides)
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- [Developer guides](https://ragflow.io/docs/category/developer-guides)
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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- [References](https://ragflow.io/docs/dev/category/references)
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2025-03-18 19:49:06 +08:00
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- [FAQs](https://ragflow.io/docs/dev/faq)
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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## 📜 ロードマップ
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2025-12-31 12:49:42 +08:00
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[RAGFlow ロードマップ 2026](https://github.com/infiniflow/ragflow/issues/12241) を参照
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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## 🏄 コミュニティ
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2025-04-07 12:18:43 +08:00
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- [Discord](https://discord.gg/NjYzJD3GM3)
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2026-05-09 11:28:44 +08:00
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- [X](https://x.com/infiniflowai)
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2024-08-08 23:59:26 +08:00
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- [GitHub Discussions](https://github.com/orgs/infiniflow/discussions)
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## 🙌 コントリビュート
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2025-05-16 16:28:21 +08:00
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RAGFlow はオープンソースのコラボレーションによって発展してきました。この精神に基づき、私たちはコミュニティからの多様なコントリビュートを受け入れています。 参加を希望される方は、まず [コントリビューションガイド](https://ragflow.io/docs/dev/contributing)をご覧ください。
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