<div align="center">
<a href="https://demo.ragflow.io/">
<img src="web/src/assets/logo-with-text.svg" width="520" alt="ragflow logo">
</a>
</div>

<p align="center">
  <a href="./README.md"><img alt="README in English" src="https://img.shields.io/badge/English-DFE0E5"></a>
  <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>
  <a href="./README_tzh.md"><img alt="繁體版中文自述文件" src="https://img.shields.io/badge/繁體中文-DFE0E5"></a>
  <a href="./README_ja.md"><img alt="日本語のREADME" src="https://img.shields.io/badge/日本語-DFE0E5"></a>
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</p>

<p align="center">
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    </a>
    <a href="https://demo.ragflow.io" target="_blank">
        <img alt="Badge Estático" src="https://img.shields.io/badge/Online-Demo-4e6b99">
    </a>
    <a href="https://hub.docker.com/r/infiniflow/ragflow" target="_blank">
        <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:v0.21.1">
    </a>
    <a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/releases/latest">
        <img src="https://img.shields.io/github/v/release/infiniflow/ragflow?color=blue&label=Última%20Relese" alt="Última Versão">
    </a>
    <a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/LICENSE">
        <img height="21" src="https://img.shields.io/badge/License-Apache--2.0-ffffff?labelColor=d4eaf7&color=2e6cc4" alt="licença">
    </a>
    <a href="https://deepwiki.com/infiniflow/ragflow">
        <img alt="Ask DeepWiki" src="https://deepwiki.com/badge.svg">
    </a>
</p>

<h4 align="center">
  <a href="https://ragflow.io/docs/dev/">Documentação</a> |
  <a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/issues/4214">Roadmap</a> |
  <a href="https://twitter.com/infiniflowai">Twitter</a> |
  <a href="https://discord.gg/NjYzJD3GM3">Discord</a> |
  <a href="https://demo.ragflow.io">Demo</a>
</h4>

#

<details open>
<summary><b>📕 Índice</b></summary>

- 💡 [O que é o RAGFlow?](#-o-que-é-o-ragflow)
- 🎮 [Demo](#-demo)
- 📌 [Últimas Atualizações](#-últimas-atualizações)
- 🌟 [Principais Funcionalidades](#-principais-funcionalidades)
- 🔎 [Arquitetura do Sistema](#-arquitetura-do-sistema)
- 🎬 [Primeiros Passos](#-primeiros-passos)
- 🔧 [Configurações](#-configurações)
- 🔧 [Construir uma imagem docker sem incorporar modelos](#-construir-uma-imagem-docker-sem-incorporar-modelos)
- 🔧 [Construir uma imagem docker incluindo modelos](#-construir-uma-imagem-docker-incluindo-modelos)
- 🔨 [Lançar serviço a partir do código-fonte para desenvolvimento](#-lançar-serviço-a-partir-do-código-fonte-para-desenvolvimento)
- 📚 [Documentação](#-documentação)
- 📜 [Roadmap](#-roadmap)
- 🏄 [Comunidade](#-comunidade)
- 🙌 [Contribuindo](#-contribuindo)

</details>

## 💡 O que é o RAGFlow?

[RAGFlow](https://ragflow.io/) é um mecanismo de RAG (Retrieval-Augmented Generation) open-source líder que fusiona tecnologias RAG de ponta com funcionalidades Agent para criar uma camada contextual superior para LLMs. Oferece um fluxo de trabalho RAG otimizado adaptável a empresas de qualquer escala. Alimentado por um motor de contexto convergente e modelos Agent pré-construídos, o RAGFlow permite que desenvolvedores transformem dados complexos em sistemas de IA de alta fidelidade e pronto para produção com excepcional eficiência e precisão.

## 🎮 Demo

Experimente nossa demo em [https://demo.ragflow.io](https://demo.ragflow.io).

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<img src="https://raw.githubusercontent.com/infiniflow/ragflow-docs/refs/heads/image/image/chunking.gif" width="1200"/>
<img src="https://raw.githubusercontent.com/infiniflow/ragflow-docs/refs/heads/image/image/agentic-dark.gif" width="1200"/>
</div>

## 🔥 Últimas Atualizações

- 10-15-2025 Suporte para pipelines de dados orquestrados.
- 08-08-2025 Suporta a mais recente série GPT-5 da OpenAI.
- 01-08-2025 Suporta fluxo de trabalho agente e MCP.
- 23-05-2025 Adicione o componente executor de código Python/JS ao Agente.
- 05-05-2025 Suporte a consultas entre idiomas.
- 19-03-2025 Suporta o uso de um modelo multi-modal para entender imagens dentro de arquivos PDF ou DOCX.
- 28-02-2025 combinado com a pesquisa na Internet (T AVI LY), suporta pesquisas profundas para qualquer LLM.
- 18-12-2024 Atualiza o modelo de Análise de Layout de Documentos no DeepDoc.
- 22-08-2024 Suporta conversão de texto para comandos SQL via RAG.

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</div>

## 🌟 Principais Funcionalidades

### 🍭 **"Qualidade entra, qualidade sai"**

- Extração de conhecimento baseada em [entendimento profundo de documentos](./deepdoc/README.md) a partir de dados não estruturados com formatos complicados.
- Encontra a "agulha no palheiro de dados" de literalmente tokens ilimitados.

### 🍱 **Fragmentação baseada em templates**

- Inteligente e explicável.
- Muitas opções de templates para escolher.

### 🌱 **Citações fundamentadas com menos alucinações**

- Visualização da fragmentação de texto para permitir intervenção humana.
- Visualização rápida das referências chave e citações rastreáveis para apoiar respostas fundamentadas.

### 🍔 **Compatibilidade com fontes de dados heterogêneas**

- Suporta Word, apresentações, excel, txt, imagens, cópias digitalizadas, dados estruturados, páginas da web e mais.

### 🛀 **Fluxo de trabalho RAG automatizado e sem esforço**

- Orquestração RAG simplificada voltada tanto para negócios pessoais quanto grandes empresas.
- Modelos LLM e de incorporação configuráveis.
- Múltiplas recuperações emparelhadas com reclassificação fundida.
- APIs intuitivas para integração sem problemas com os negócios.

## 🔎 Arquitetura do Sistema

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<img src="https://github.com/user-attachments/assets/31b0dd6f-ca4f-445a-9457-70cb44a381b2" width="1000"/>
</div>

## 🎬 Primeiros Passos

### 📝 Pré-requisitos

- CPU >= 4 núcleos
- RAM >= 16 GB
- Disco >= 50 GB
- Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1
- [gVisor](https://gvisor.dev/docs/user_guide/install/): Necessário apenas se você pretende usar o recurso de executor de código (sandbox) do RAGFlow.

> [!TIP]
> Se você não instalou o Docker na sua máquina local (Windows, Mac ou Linux), veja [Instalar Docker Engine](https://docs.docker.com/engine/install/).

### 🚀 Iniciar o servidor

1.  Certifique-se de que `vm.max_map_count` >= 262144:

    > Para verificar o valor de `vm.max_map_count`:
    >
    > ```bash
    > $ sysctl vm.max_map_count
    > ```
    >
    > Se necessário, redefina `vm.max_map_count` para um valor de pelo menos 262144:
    >
    > ```bash
    > # Neste caso, defina para 262144:
    > $ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
    > ```
    >
    > Essa mudança será resetada após a reinicialização do sistema. Para garantir que a alteração permaneça permanente, adicione ou atualize o valor de `vm.max_map_count` em **/etc/sysctl.conf**:
    >
    > ```bash
    > vm.max_map_count=262144
    > ```

2.  Clone o repositório:

    ```bash
    $ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
    ```

3.  Inicie o servidor usando as imagens Docker pré-compiladas:

> [!CAUTION]
> Todas as imagens Docker são construídas para plataformas x86. Atualmente, não oferecemos imagens Docker para ARM64.
> Se você estiver usando uma plataforma ARM64, por favor, utilize [este guia](https://ragflow.io/docs/dev/build_docker_image) para construir uma imagem Docker compatível com o seu sistema.

    > O comando abaixo baixa a edição `v0.21.1-slim` da imagem Docker do RAGFlow. Consulte a tabela a seguir para descrições de diferentes edições do RAGFlow. Para baixar uma edição do RAGFlow diferente da `v0.21.1-slim`, atualize a variável `RAGFLOW_IMAGE` conforme necessário no **docker/.env** antes de usar `docker compose` para iniciar o servidor. Por exemplo: defina `RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.21.1` para a edição completa `v0.21.1`.

    ```bash
    $ cd ragflow/docker
    # Use CPU for embedding and DeepDoc tasks:
    $ docker compose -f docker-compose.yml up -d

    # To use GPU to accelerate embedding and DeepDoc tasks:
    # docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d
    ```

    | Tag da imagem RAGFlow | Tamanho da imagem (GB) | Possui modelos de incorporação? | Estável?                 |
    | --------------------- | ---------------------- | ------------------------------- | ------------------------ |
    | v0.21.1               | ~9                     | :heavy_check_mark:              | Lançamento estável       |
    | v0.21.1-slim          | ~2                     | ❌                              | Lançamento estável       |
    | nightly               | ~9                     | :heavy_check_mark:              | _Instável_ build noturno |
    | nightly-slim          | ~2                     | ❌                               | _Instável_ build noturno |

4.  Verifique o status do servidor após tê-lo iniciado:

    ```bash
    $ docker logs -f ragflow-server
    ```

    _O seguinte resultado confirma o lançamento bem-sucedido do sistema:_

    ```bash
         ____   ___    ______ ______ __
        / __ \ /   |  / ____// ____// /____  _      __
       / /_/ // /| | / / __ / /_   / // __ \| | /| / /
      / _, _// ___ |/ /_/ // __/  / // /_/ /| |/ |/ /
     /_/ |_|/_/  |_|\____//_/    /_/ \____/ |__/|__/

     * Rodando em todos os endereços (0.0.0.0)
    ```

    > Se você pular essa etapa de confirmação e acessar diretamente o RAGFlow, seu navegador pode exibir um erro `network anormal`, pois, nesse momento, seu RAGFlow pode não estar totalmente inicializado.

5.  No seu navegador, insira o endereço IP do seu servidor e faça login no RAGFlow.

    > Com as configurações padrão, você só precisa digitar `http://IP_DO_SEU_MÁQUINA` (**sem** o número da porta), pois a porta HTTP padrão `80` pode ser omitida ao usar as configurações padrão.

6.  Em [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template), selecione a fábrica LLM desejada em `user_default_llm` e atualize o campo `API_KEY` com a chave de API correspondente.

    > Consulte [llm_api_key_setup](https://ragflow.io/docs/dev/llm_api_key_setup) para mais informações.

_O show está no ar!_

## 🔧 Configurações

Quando se trata de configurações do sistema, você precisará gerenciar os seguintes arquivos:

- [.env](./docker/.env): Contém as configurações fundamentais para o sistema, como `SVR_HTTP_PORT`, `MYSQL_PASSWORD` e `MINIO_PASSWORD`.
- [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template): Configura os serviços de back-end. As variáveis de ambiente neste arquivo serão automaticamente preenchidas quando o contêiner Docker for iniciado. Quaisquer variáveis de ambiente definidas dentro do contêiner Docker estarão disponíveis para uso, permitindo personalizar o comportamento do serviço com base no ambiente de implantação.
- [docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml): O sistema depende do [docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml) para iniciar.

> O arquivo [./docker/README](./docker/README.md) fornece uma descrição detalhada das configurações do ambiente e dos serviços, que podem ser usadas como `${ENV_VARS}` no arquivo [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template).

Para atualizar a porta HTTP de serviço padrão (80), vá até [docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml) e altere `80:80` para `<SUA_PORTA_DE_SERVIÇO>:80`.

Atualizações nas configurações acima exigem um reinício de todos os contêineres para que tenham efeito:

> ```bash
> $ docker compose -f docker-compose.yml up -d
> ```

### Mudar o mecanismo de documentos de Elasticsearch para Infinity

O RAGFlow usa o Elasticsearch por padrão para armazenar texto completo e vetores. Para mudar para o [Infinity](https://github.com/infiniflow/infinity/), siga estas etapas:

1. Pare todos os contêineres em execução:

   ```bash
   $ docker compose -f docker/docker-compose.yml down -v
   ```
   Note: `-v` irá deletar os volumes do contêiner, e os dados existentes serão apagados.
2. Defina `DOC_ENGINE` no **docker/.env** para `infinity`.

3. Inicie os contêineres:

   ```bash
   $ docker compose -f docker-compose.yml up -d
   ```

> [!ATENÇÃO]
> A mudança para o Infinity em uma máquina Linux/arm64 ainda não é oficialmente suportada.

## 🔧 Criar uma imagem Docker sem modelos de incorporação

Esta imagem tem cerca de 2 GB de tamanho e depende de serviços externos de LLM e incorporação.

```bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/
docker build --platform linux/amd64 --build-arg LIGHTEN=1 -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly-slim .
```

## 🔧 Criar uma imagem Docker incluindo modelos de incorporação

Esta imagem tem cerca de 9 GB de tamanho. Como inclui modelos de incorporação, depende apenas de serviços externos de LLM.

```bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/
docker build --platform linux/amd64 -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly .
```

## 🔨 Lançar o serviço a partir do código-fonte para desenvolvimento

1. Instale o `uv` e o `pre-commit`, ou pule esta etapa se eles já estiverem instalados:

   ```bash
   pipx install uv pre-commit
   ```

2. Clone o código-fonte e instale as dependências Python:

   ```bash
   git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
   cd ragflow/
   uv sync --python 3.10 --all-extras # instala os módulos Python dependentes do RAGFlow
   uv run download_deps.py
   pre-commit install
   ```

3. Inicie os serviços dependentes (MinIO, Elasticsearch, Redis e MySQL) usando Docker Compose:

   ```bash
   docker compose -f docker/docker-compose-base.yml up -d
   ```

   Adicione a seguinte linha ao arquivo `/etc/hosts` para resolver todos os hosts especificados em **docker/.env** para `127.0.0.1`:

   ```
   127.0.0.1       es01 infinity mysql minio redis sandbox-executor-manager
   ```

4. Se não conseguir acessar o HuggingFace, defina a variável de ambiente `HF_ENDPOINT` para usar um site espelho:

   ```bash
   export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
   ```

5. Se o seu sistema operacional não tiver jemalloc, instale-o da seguinte maneira:

    ```bash
    # ubuntu
    sudo apt-get install libjemalloc-dev
    # centos
    sudo yum instalar jemalloc
    # mac
    sudo brew install jemalloc
    ```

6. Lance o serviço de back-end:

   ```bash
   source .venv/bin/activate
   export PYTHONPATH=$(pwd)
   bash docker/launch_backend_service.sh
   ```

7. Instale as dependências do front-end:

   ```bash
   cd web
   npm install
   ```

8. Lance o serviço de front-end:

   ```bash
   npm run dev
   ```

   _O seguinte resultado confirma o lançamento bem-sucedido do sistema:_

   ![](https://github.com/user-attachments/assets/0daf462c-a24d-4496-a66f-92533534e187)

9. Pare os serviços de front-end e back-end do RAGFlow após a conclusão do desenvolvimento:

    ```bash
    pkill -f "ragflow_server.py|task_executor.py"
    ```


## 📚 Documentação

- [Quickstart](https://ragflow.io/docs/dev/)
- [Configuration](https://ragflow.io/docs/dev/configurations)
- [Release notes](https://ragflow.io/docs/dev/release_notes)
- [User guides](https://ragflow.io/docs/dev/category/guides)
- [Developer guides](https://ragflow.io/docs/dev/category/developers)
- [References](https://ragflow.io/docs/dev/category/references)
- [FAQs](https://ragflow.io/docs/dev/faq)

## 📜 Roadmap

Veja o [RAGFlow Roadmap 2025](https://github.com/infiniflow/ragflow/issues/4214)

## 🏄 Comunidade

- [Discord](https://discord.gg/NjYzJD3GM3)
- [Twitter](https://twitter.com/infiniflowai)
- [GitHub Discussions](https://github.com/orgs/infiniflow/discussions)

## 🙌 Contribuindo

O RAGFlow prospera por meio da colaboração de código aberto. Com esse espírito, abraçamos contribuições diversas da comunidade.
Se você deseja fazer parte, primeiro revise nossas [Diretrizes de Contribuição](https://ragflow.io/docs/dev/contributing).
