Original en anglais: https://argusic.com/subject/ragflow
ragflow
RAGFlow est une base de données agent-native: un moteur de génération augmentée par récupération (RAG) qui est devenu une infrastructure de contexte.
Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilGoApache-2.0commit 313ca90f6abd
Go, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : agent harness, agent native database, agentic ai, agentic retrieval, agentic search, ai, ai agents et context engine.
ragflow fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 80 minutes et a rencontré 7 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
Python 3.13 venv with 697 deps installed, Go toolchain auto-resolved to go1.27, C++ librag_tokenizer_c_api.a built with clang++-20, Go binaries ragflow_server and ragflow-cli compiled successfully, Go unit tests pass (all packages), Python unit tests pass (5145/5145), frontend builds successfully, native static libs (pdfium/pdf_oxide/office_oxide/onnxruntime) linked.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 96 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- Missing clang++ (required by build.sh)5 minutes
- Missing libpcre2-8.a (required by C++ tokenizer static library)3 minutes
- Missing ld.lld (required to link Chromium-built pdfium)2 minutes
- Missing cmake >= 4.0 (CMakeLists.txt requires 4.0)2 minutes
- Frontend build required node >= 20.19 (system had 18.19)2 minutes
- Frontend build OOM with default Node heap1 minute
- Temps d'installation
- 80 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 40 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 7 rencontrées, 7 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- Go unit tests: bash build.sh --test ./internal/tokenizer/... ./internal/cli/... ./internal/dao/... ./internal/storage/... ./internal/engine/... ./internal/parser/... ./internal/entity/... ./internal/server/... ./internal/router/... ./internal/handler/... ./internal/agent/... ./internal/service/... ./internal/ingestion/... all passed. Python unit tests: PYTHONPATH=$PWD .venv/bin/python3 -m pytest test/unit_test/ --no-header -q --ignore=test/unit_test/sdk --ignore=test/unit_test/agent/component returned 5145 passed, 26 skipped. CLI binary: bin/ragflow-cli --version returned 'RAGFlow CLI version 313ca90'. Frontend: npm run build completed in 3m19s.
- Tokens de modèle utilisés
- 1 105 613
- Commit exact testé
- 313ca90f6abd
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
Regarder la session
L'exécution complète, depuis une machine propre, à la vitesse réelle. Rien n'est coupé et rien n'est accéléré.
Un enregistrement de la tentative 1, exécutée le , la tentative qui a décidé le verdict ci-dessus. L'enregistrement du terminal dont elle est tirée constitue la preuve, conservée avec une empreinte sha256 ; la vidéo n'en est qu'un rendu. Rien n'est chargé depuis l'hébergeur de la vidéo tant que vous n'appuyez pas sur lecture.
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
exec /bin/sh -lc 'echo "Start of session: repo files dated"; ls -la /work/repo/.git/index 2>/dev/null; e… succeeded in 0ms: Start of session: repo files dated -rw-rw-r-- 1 runner runner 733524 Sep 25 07:54 /work/repo/.git/index Current time: 1790322925 Start estimate: roughly when log began 5 Now I have all the information I need. Let me construct the final report. tokens used 1,105,613 Now I have all the information I need. Let me construct the final report.
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- S'est remis des 7 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence Apache-2.0, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Installation en 80 minutes, plus lente que la médiane des 8 projets comparables mesurés par Argusic.
Sur les 9 projets agent-harness qu'Argusic a installés et chronométrés, ragflow a été le 9e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 6 sur 9 en ont atteint un.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,32 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,20 |
Sujets (depuis GitHub)
agent-harnessagent-native-databaseagentic-aiagentic-retrievalagentic-searchaiai-agentscontext-enginecontext-engineeringcontext-managementharness-engineeringknowledge-compilationragretrieval-augmented-generationsearch-harness
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/ragflow)Questions
- ragflow fonctionne-t-il ?
- Oui. ragflow fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 80 minutes, en rencontrant 7 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé ragflow ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 313ca90f6abd. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de ragflow ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,20 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer ragflow ?
- 80 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- ragflow a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de ragflow ?
- 7 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 7 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment ragflow se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 9 projets agent-harness qu'Argusic a installés et chronométrés, ragflow a été le 9e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 6 sur 9 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour ragflow ?
- Les 2 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.