英語の原文: https://argusic.com/subject/ragflow

ragflow

RAGFlow はエージェントネイティブなデータベース、すなわちコンテキストインフラストラクチャへと成長した検索拡張生成 (RAG) エンジンです。

動作するソース: GitHubホームページGoApache-2.0コミット 313ca90f6abd

Go、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent harness、agent native database、agentic ai、agentic retrieval、agentic search、ai、ai agents、context engine.

ragflow は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 80 分でインストールし、7 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

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.

クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 96 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
動作する
Argusic スコア
96 / 100
検証した実行のコスト
0.20 USD (実測)
記録された実行
2
最終テスト
スター
93,494
フォーク
11,220
未解決の Issue
1,317
ウォッチャー
359
サイズ
186 MB
作成日
最終プッシュ

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。

ragflow のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

  • Missing clang++ (required by build.sh)5 分
  • Missing libpcre2-8.a (required by C++ tokenizer static library)3 分
  • Missing ld.lld (required to link Chromium-built pdfium)2 分
  • Missing cmake >= 4.0 (CMakeLists.txt requires 4.0)2 分
  • Frontend build required node >= 20.19 (system had 18.19)2 分
  • Frontend build OOM with default Node heap1 分
インストール時間
80 分
クリーンなマシンから完了まで
40 分
遭遇したエラーと修正したエラー
7 件に遭遇、7 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
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.
使用したモデルのトークン
1,105,613
テストした正確なコミット
313ca90f6abd
コンテナイメージ
sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク
CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い
各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

セッションを見る

クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。

試行 1 の録画、実行日 。上の判定を決めた試行です。 この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。 再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

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.

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

  • クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
  • 7 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
  • GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
  • ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。
  • 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • インストールに 80 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 8 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。

Argusic がインストールして時間を計測した agent-harness のプロジェクト 9 件のうち、ragflow は実行状態に達するまでの速さが 9 番目で、9 件中 6 件がそもそも実行状態に達しました。

適している用途

  • ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

  • PageIndex 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 6 件
  • haystack 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 6 件
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実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner2/3モックで動作した92.000.32
Argusic Runner1/3動作した100.000.20

トピック (出典: GitHub)

agent-harnessagent-native-databaseagentic-aiagentic-retrievalagentic-searchaiai-agentscontext-enginecontext-engineeringcontext-managementharness-engineeringknowledge-compilationragretrieval-augmented-generationsearch-harness

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/ragflow.svg)](https://argusic.com/subject/ragflow)

質問

ragflow は動作しますか?
はい。ragflow は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 80 分でインストールして起動し、途中で 7 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は ragflow をどのようにテストしましたか?
新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 313ca90f6abd に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
ragflow のテストにはいくらかかりましたか?
この判定を出した実行のコストは 0.20 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
ragflow のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 80 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
ragflow には GPU が必要ですか?
起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
ragflow のインストールでは何がうまくいきませんか?
記録された実行では 7 件の問題が発生しました。そのうち 7 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
ragflow は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
Argusic がインストールして時間を計測した agent-harness のプロジェクト 9 件のうち、ragflow は実行状態に達するまでの速さが 9 番目で、9 件中 6 件がそもそも実行状態に達しました。
ragflow の証拠はどこにありますか?
記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

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