RAGFlowとは？
RAGFlowは、自身で運用する完全なRAGアプリケーションです。独自のレイアウトおよび表認識（DeepDoc）によってドキュメントを解析し、ナレッジベースを構築して、Webインターフェース上でそれらに対するチャットやエージェ ントの作成を行えます。
バージョン1.0では、リソース消費を抑えるためにバックエンドをGoで書き直しています。リリース候補版は2026年9月29日と10月16日にリリースされましたが、確認時点で最終版の1.0はリリースされていませんでした。0.x系統も継続して提供されており、2026年10月23日には認可とSSRFに関する多数の修正を含むv0.27.3がリリースされました。1.0へのアップグレードでは、ロールバックできないデータマイグレーションが実行されます。
最近の機能には、ドキュメントをWiki、グラフ、タイムラインなどの構造に変換するKnowledge Compilationや、rc2で以前のLowからUltraまでの思考レベルを置き換えたAgenticチャットモードなどがあります。
RAGFlowは使う価値があるか？
RAGFlowは、GitHubスター数が約92,700に達する、最も広く支持されているセルフホスト型RAG製品です。2026年後半の導入検討者にとっての問題は、機能面よりもセキュリティ上の露出リスクです。GitHubにはプロジェクトに関するセキュリティアドバイザリが8件掲載されており、そのうち5件がCriticalと評価されています。具体的には、2026年4月と5月に発生したリモートコード実行につながる2件のサーバーサイドテンプレートインジェクションの脆弱性、1月のMinerUパーサーにおけるZip Slipコード実行バグ、予測可能なトークンによる認証バイパス、およびSQLインジェクションです。10月には、OpenAI互換のエージェントエンドポイントがプライベートキャンバスの認可をバイパスできる高深刻度のアドバイザリが公開されました。
それでも利用者に受け入れられている理由は、製品そのものの完成度にあります。DeepDocはプレーンテキスト抽出では損なわれる表やページレイアウトを維持し、チャンクはUI上で確認・修正でき、Agent Builderも同一アプリ内に統合されているため、チームはパイプラインを一から記述することなくナレッジアシスタントを立ち上げることができます。READMEに記載された最小構成は控えめで、Docker 24以降を備えた4 CPUコア、16 GBのRAM、50 GBのディスクです。
Goによる書き直しは野心的ですが、まだ完了していません。rc1のリリースノートによると、RedisをNATSに置き換え、キャッシュとチェックポイントにKvrocksを使用し、非推奨のAPIエイリアスとローカルサンドボックスを廃止し、DeepDocをCPU上でのみ実行するように変更しています。アップグレードには事前に0.27.2を適用している必要があり、元に戻すことはできません。rc2ではrc1データとの互換性が維持され、arm64イメージが追加されました。その1週間後のv0.27.3の登場は、公式なサポートポリシーは公開されていないものの、0.x系統の修正が現在も続いていることを示しています。
LlamaIndexやHaystackのようなコードフレームワークと比較すると、RAGFlowは柔軟性を犠牲にして完成されたインターフェースを提供しています。エンジニアでなくてもファイルをアップロードしてチャンクを確認できますが、UIの設定を超えて検索ロジックを変更するには、1,300件以上のオープンなissueやpull requestを抱える変化の速いコードベースに向き合う必要があります。
真価を発揮する場面
150人規模のエンジニアリングコンサルティング企業のITリード
プロジェクト報告書、仕様書、スプレッドシートを検索可能なアシスタントをスタッフに提供することです。
社内の1台のサーバー（READMEの初期要件である4コア、16 GB RAM、50 GBディスク）でDocker Composeスタックを実行し、ホスト型またはローカルのLLMを接続して、チームがドキュメントをアップロードできるようにします。ライセンス費用は不要ですが、コード実行に関するアドバイザリを踏まえ、社内ネットワーク内に留めて運用します。
本番環境でRAGFlow 0.27を運用しているプラットフォームエンジニア
ナレッジベースを失うことなくGoバックエンドへ移行することです。
まずv0.27.2にアップグレードし、すべてのバックアップを取得した上で1.0を起動します。マイグレーションは起動時に実行され、ロールバックはできません。非推奨のHTTP APIエイリアスを呼び出しているスクリプトは動作しなくなりますが、Python SDKへの影響はありません。
スキャンされた保険約款PDFを扱う中堅保険会社のコンプライアンスチーム
表が重要な意味を持つドキュメントに対して質問応答を行うことです。
DeepDocのレイアウ トおよび表認識により表構造が保持され、回答を信頼する前にUI上でチャンクを確認・編集できます。1.0の候補版では解析がCPUで実行されるため、大量の過去資料の取り込みは計画的に行う必要があります。
導入前に確認すること
- 導入
- リポジトリをクローンし、リリースタグをチェックアウトした上で、Docker 24.0.0以上およびCompose v2.26.1以上を使用してdocker compose up -dを実行します。Elasticsearchを使用する場合はvm.max_map_countを262144に引き上げてください。DockerイメージはmacOSをサポートしていません。その後、ポート80のWeb UI上でLLM、埋め込み、Rerankerの各プロバイダーを追加します。
- 連携
- Python SDK、HTTP API、OpenAI互換のエージェント補完エンドポイント、エージェント内のMCPツール、多数のホスト型モデルプロバイダーに対応し、データソースとしてはサイトマップ、BigQuery、Feishu、MySQL、PostgreSQL、Zoteroなどをサポートします。
- データとプライバシー
- ドキュメント、チャンク、チャットは、ユーザー自身のMySQL、MinIO、ElasticsearchまたはInfinityの各コンテナ内に保持されます。テキストは設定されたモデルプロバイダーに送信されます。READMEにテレメトリに関する記載はなく、リポジトリ内の唯一 のテレメトリコードは、コレクターを設定した場合にのみ実行されるOpenTelemetryのトレーシングです。GitHubアドバイザリが8件（うち5件がCritical）公開されており、v0.27.3ではテナントスコープとSSRFに関する修正がさらを追加されました。
- 大規模利用時のコスト
- セルフホストの場合の費用はサーバー代とモデル呼び出し費用のみです。ragflow.ioで提供されるRAGFlow Cloudは有料の選択肢となっており、Starterは5メンバーと5,000クレジットで月額29ドル、Proは20メンバーと20,000クレジットで月額129ドルです。クレジットで利用できる具体的な処理量は記載されていません。ドキュメント上の最低スペックは4コア、16 GBのVMであり、ローカルモデルやGPUによる埋め込みを利用する場合はさらにリソースが必要です。
- 制限
- 1,300件以上のオープンなissueとpull requestが存在します。1.0ではローカルサンドボックスと非推奨のAPIエイリアスが削除され、DeepDocはCPUでのみ動作します。1.0が正式リリースされるまで、本番環境のデプロイは0.27.xにとどまります。
良い点
- UI上でのチャンク確認に対応した、レイアウトおよび表を認識する解析
- Agent BuilderとKnowledge Compilationを同一アプリ内に統合
- Apache 2.0ライセンスで完全にセルフホスト可能
- 同じ月に0.xと1.0の両方がリリースされる活発な開発状況
気になる点
- リモートコード実行を含む、2025年以降の5件のCriticalなアドバイザリ
- 1.0は依然としてリリース候補版であり、マイグレーションは不可逆
- Dockerイメージに16 GBのRAMが必要で、macOSは非サポート
- コード主体のフレームワークに比べて柔軟性に劣る点
おすすめの人
パイプラインを構築することなく、セルフホスト型の文書Q&Aやナレッジアシスタントを導入したいチームに適しています。
RAGFlowの代替
RAGFlow：よくある質問
- RAGFlowは使う価値があるか？
- 1台のサーバーで稼働させられる完成された文書応答製品ですが、これまでのセキュリティ実績を考慮すると、公開インターネットではなくVPNの背後に配置するのが適切です。 評価は5点満点中4.0点です。
- RAGFlowの料金は？
- Apache 2.0ライセンスに基づく無料でオープンソースのソフトウェアです。また、InfiniFlowはRAGFlow Cloudも販売しています。Free（月間500クレジット、APIキーなし）、Starter（月額29ドル）、Pro（月額129ドル、それぞれ定価の59ドルと259ドルから割引表記）、そしてBYOCやオンプレミス展開に対応した個別見積もりのEnterpriseがあります。
- RAGFlowの欠点は？
- リモートコード実行を含む、2025年以降の5件のCriticalなアドバイザリ; 1.0は依然としてリリース候補版であり、マイグレーションは不可逆; Dockerイメージに16 GBのRAMが必要で、macOSは非サポート; コード主体のフレームワークに比べて柔軟性に劣る点.
- RAGFlowは誰に向いているか？
- パイプラインを構築することなく、セルフホスト型の文書Q&Aやナレッジアシスタントを導入したいチームに適しています。
- チームや本番環境でRAGFlowを使うと費用はいくらか？
- セルフホストの場合の費用はサーバー代とモデル呼び出し費用のみです。ragflow.ioで提供されるRAGFlow Cloudは有料の選択肢となっており、Starterは5メンバーと5,000クレジットで月額29ドル、Proは20メンバーと20,000クレジットで月額129ドルです。クレジットで利用できる具体的な処理量は記載されていません。ドキュメント上の最低スペックは4コア、16 GBのVMであり、ローカルモデルやGPUによる埋め込みを利用する場合はさらにリソースが必要です。
- RAGFlowは企業データを扱っても安全か？
- ドキュメント、チャンク、チャットは、ユーザー自身のMySQL、MinIO、ElasticsearchまたはInfinityの各コンテナ内に保持されます。テキストは設定されたモデルプロバイダーに送信されます。READMEにテレメトリに関する記載はなく、リポジトリ内の唯一のテレメトリコードは、コレクターを設定した場合にのみ実行されるOpenTelemetryのトレーシングです。GitHubアドバイザリが8件（うち5件がCritical）公開されており、v0.27.3ではテナントスコープとSSRFに関する修正がさらを追加されました。
- RAGFlowの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はLlamaIndex, Haystack 、 GraphRAGです。
回答確認日：2026年10月26日