문서 기반 AI 애플리케이션을 위한 오픈소스 검색증강생성(RAG) 엔진과 에이전트 플랫폼
중간맛 분석
Go 기반의 엔터프라이즈급 RAG 엔진으로, 복잡한 문서 이해(Deep Document Understanding), 템플릿 기반 청킹, 다중 소스 검색과 재랭킹, 할루시네이션 감소 기능을 갖추었습니다. Word, PDF, Excel, 이미지, 웹 페이지 등 다양한 형식 지원하고, 클라우드 서비스와 온프레미스 배포를 모두 지원합니다. Compose로 쉽게 시작할 수 있으며, 프로덕션 단계부터 사용 가능합니다.
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- 대량의 기업 문서(계약서, 매뉴얼, 정책)를 학습하여 정확한 검색과 인용이 필요한 고객 지원 챗봇 구축
- 스캔된 이미지 기반 송장이나 청구서를 자동으로 분류·추출하고 처리하는 문서 처리 워크플로우 자동화
- 여러 데이터 소스(S3, Confluence, Notion, Google Drive)를 통합하여 일관된 검색 가능한 지식베이스 운영
핵심 기능
대안 대비 차별점
Elasticsearch 또는 Infinity 선택 가능한 유연한 문서 저장소와 Deep Document Understanding 기반의 문서 해석 정확도, 그리고 에이전트 워크플로우를 기본으로 제공하는 것이 유사 솔루션과의 주요 차별점입니다.
먹어본 사람들
실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.
이 레포, 해먹는 법
처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.
준비물
- Docker 24.0.0 이상
- Docker Compose v2.26.1 이상
- Python 3.13 이상
- CPU 4코어 이상
- RAM 16GB 이상
- Disk 50GB 이상
바로 차려먹기Python (uv)
깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.
git clone --depth 1 https://github.com/infiniflow/ragflow.git && cd ragflow && uv sync
uv가 없다면: brew install uv · 실행 명령은 README를 확인하세요.
코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.
README가 안내하는 자세한 단계 보기
-
시스템 요구사항 확인 (CPU 4코어 이상, RAM 16GB 이상, Disk 50GB 이상, Docker 24.0.0 이상, Python 3.13 이상)
-
vm.max_map_count 확인 및 설정
sysctl vm.max_map_count
262144 이상이 아니면 다음 명령 실행:
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
echo 'vm.max_map_count=262144' | sudo tee -a /etc/sysctl.conf
- 저장소 클론
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
- Docker Compose를 이용해 서비스 시작
cd ragflow/docker
git checkout v0.26.4
docker compose -f docker-compose.yml up -d
(GPU 사용 시: sed -i '1i DEVICE=gpu' .env 후 실행)
- 서버 상태 확인
docker logs -f docker-ragflow-cpu-1
- 브라우저에서 http://IP_OF_YOUR_MACHINE 접속하여 로그인 후 service_conf.yaml.template에서 LLM과 API 키 설정
깃밥트라이로 맛보기
받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.
터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.
npx gitbap-try infiniflow/ragflow
Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →
이걸로 써먹는 법
맛봤다면 이제 써먹을 차례 — 이 레포를 내 일과 사업에 응용하는 방법을 모아뒀어요.
🍳 레시피 — AI에게 이대로 시켜보세요
레시피 불러오는 중…
별 추이 · 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2023년 생성
「LLM 도구·RAG」 이런 레포, 매주 받아보실래요?
매주 월요일 아침, 골라 담은 밥상만. 광고 없이 · 언제든 해지.
내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[](https://www.gitbap.com/r/infiniflow/ragflow)🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법
깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.
클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.
https://www.gitbap.com/api/mcp플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기