隨著AI技術(shù)和知識管理的快速發(fā)展，Ragflow作為開源RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程管理平臺，再次迎來強勁升級——v0.19.0版本！本次更新覆蓋了跨語言搜索、多語言環(huán)境適配、全新Agent組件、圖像顯示方式革新、集成領(lǐng)先AI模型等重磅功能，同時修復(fù)了大量細(xì)節(jié)問題，提升了開發(fā)者和用戶體驗的方方面面。本文將從核心新特性、功能優(yōu)化、社區(qū)貢獻、應(yīng)用場景切入，深度剖析該版本升級亮點，帶你全面了解Ragflow v0.19.0的技術(shù)魅力和未來價值！

一、版本時間及簡介

• ?版本號：v0.19.0

• ?發(fā)布時間：2025年5月26日

• ?官方倉庫：github.com/infiniflow/ragflow[1]

• ?定位：面向RAG法流程的AI知識檢索與對話管理平臺，注重多語言、多模態(tài)、多引擎集成，助力構(gòu)建高效智能問答及知識服務(wù)系統(tǒng)。

• ?場景痛點：現(xiàn)實業(yè)務(wù)場景中，知識庫往往融合了中英等多語言內(nèi)容，傳統(tǒng)搜索難以準(zhǔn)確匹配復(fù)合語境的信息，影響用戶體驗和信息利用率。

• ?本次改進：Ragflow在Knowledge模塊和Chat模塊增加對跨語言搜索的支持，大幅提升了多語言混合知識庫的搜索準(zhǔn)確率和召回效果。

• ?應(yīng)用優(yōu)勢：如中文-英文雙語知識庫，可以實現(xiàn)更智能的跨語言問答，業(yè)務(wù)全球化更為便利。

• ?功能說明：新增Agent組件中專門針對代碼執(zhí)行的“Code”模塊，支持動態(tài)運行Python和JavaScript腳本。

• ?技術(shù)價值：賦能開發(fā)者可在流程中嵌入復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理邏輯、算法計算或業(yè)務(wù)定制操作，不再局限于固定接口調(diào)用。

• ?開發(fā)者紅利：提供了靈活的自定義能力，能實現(xiàn)更智能、更高效的Agent任務(wù)編排與執(zhí)行，例如自動數(shù)據(jù)清洗、動態(tài)變量計算、異步任務(wù)調(diào)度等。

• ?變革：Chat和Search模塊對響應(yīng)內(nèi)容中的圖片支持直接渲染展示，告別復(fù)制粘貼的Image URL引用。

• ?知識檢索測試升級：圖片可作為檢索結(jié)果直接呈現(xiàn)，無需從文本中抽取。

• ?用戶體驗：大幅提升互動感和信息獲取效率，尤其適用于包含技術(shù)文檔、報表截圖、產(chǎn)品圖片等多模態(tài)內(nèi)容的場景。

• ?背景說明：Claude 4和ChatGPT o3均為當(dāng)前業(yè)界領(lǐng)先的自然語言理解與生成模型。

• ?版本支持：Ragflow v0.19.0原生支持這兩款先進模型，方便開發(fā)者快速構(gòu)建基于最新大模型的智能問答、輔助決策等應(yīng)用。

• ?競爭優(yōu)勢：擁抱最新AI模型，加快產(chǎn)品迭代速度，提升智能交互效果。

• ?Agent工具調(diào)用能力：通過Generate組件支持Agent中調(diào)用工具，擴展能力場景豐富，感謝notsyncing貢獻。

• ?Markdown圖片渲染后分塊顯示：文檔中的圖片可分塊展示，Woody-Hu功不可沒。

• ?文檔引擎OpenSearch支持：支持OpenSearch作為Ragflow文檔引擎，提升文檔檢索效率，感謝pyyuhao。

Ragflow v0.19.0不只是“新特性”，對之前版本的多項細(xì)節(jié)bug也做了大量修復(fù)，完善了系統(tǒng)穩(wěn)定性和用戶體驗，包括但不限于：

• ?批量刪除文件支持，管理更高效

• ?知識庫文檔解析狀態(tài)可視化

• ?刪除與重命名文件功能完善

• ?優(yōu)化API接口，提高檢索速度和準(zhǔn)確率

• ?修復(fù)多租戶知識共享的權(quán)限和數(shù)據(jù)隔離問題

• ?UI界面調(diào)整，包括風(fēng)格統(tǒng)一，交互細(xì)節(jié)美化

• ?提升多個助手、數(shù)據(jù)集配置的使用穩(wěn)定性與友好度

• ?完善OAuth2和OpenID Connect單點登錄集成，支持第三方登錄

跨語言搜索依賴于多語言向量表示增強查詢索引的覆蓋面。Ragflow內(nèi)部通過調(diào)用底層多語言模型，將中文和英文內(nèi)容統(tǒng)一映射到向量空間，進而實現(xiàn)中英文無縫匹配。以往中文輸入只能檢索中文文檔，英文輸入只能匹配英文文檔，而現(xiàn)在雙語知識庫能夠交叉調(diào)度，更易滿足多文化、多場景的企業(yè)需求。

這一特性幫助企業(yè)打通國內(nèi)外知識壁壘，實現(xiàn)全球化知識管理。

2. Agent Code組件對開發(fā)者的意義

以往Agent交互受限于預(yù)定義的API工具，在面對復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯時，缺乏靈活性。新增的Code組件通過允許直接嵌入Python和JavaScript腳本，為流程注入編程能力，極大增強了“流程機器人”的智能度。例如，數(shù)據(jù)入庫前的格式轉(zhuǎn)換，復(fù)雜查詢條件的動態(tài)構(gòu)造，甚至是對外異步調(diào)用與并行計算處理，都可以通過腳本自由完成。

這使得Ragflow不僅是一個檢索工具，更成為業(yè)務(wù)自動化中樞。

3. 圖像內(nèi)容直顯提升用戶信息獲取效率

此前對于知識檢索返回的文檔、對話中涉及圖片，常規(guī)操作是附帶圖片鏈接，用戶需額外打開查看。新版本使用內(nèi)嵌圖像渲染技術(shù)，圖片直接展現(xiàn)在聊天和檢索結(jié)果中，極大方便了用戶快速理解內(nèi)容。尤其在文檔解讀、技術(shù)支持、產(chǎn)品展示中，圖像直觀顯示極具價值。

同時，在檢索模塊，圖片成為直接的索引塊，支持基于視覺數(shù)據(jù)的融合檢索。

4. 集成Claude 4與ChatGPT o3，迎合多樣應(yīng)用需求

這兩個模型分別在自然語言理解和生成方面表現(xiàn)卓越，可以處理復(fù)雜對話、多輪交互和深度語境理解。Ragflow支持即插即用這兩款新模型，幫助企業(yè)利用最新的人工智能技術(shù)快速搭建智能助手、知識問答、客服等服務(wù)，保持競爭領(lǐng)先。

五、社區(qū)力量：開源+協(xié)作的典范

本次版本突出展現(xiàn)了社區(qū)的活躍度和貢獻深度，從工具調(diào)用、引擎支持到界面渲染，眾多貢獻者投身Ragflow。開源項目的生命力在于這種協(xié)同創(chuàng)新，技術(shù)迭代更迅速，創(chuàng)新功能能第一時間被整合并回饋給用戶。

六、適用場景及實踐建議

• ?跨國企業(yè)知識中心：多語種資料整合、混合檢索

• ?智能客服系統(tǒng)：圖像和文本混合查詢提升回答體驗

• ?研發(fā)輔助平臺：Agent代碼組件支持腳本運算、自動化測試和數(shù)據(jù)處理

• ?教育與培訓(xùn)：多模態(tài)教學(xué)資源快速調(diào)用

• ?數(shù)據(jù)分析與報表系統(tǒng)：動態(tài)腳本處理、多源數(shù)據(jù)融合檢索

升級步驟簡明易行，文檔詳細(xì)。建議用戶關(guān)注以下幾個方面：

• ? 針對跨語言搜索，配置合適的多語言模型及索引

• ? Agent組件中合理使用代碼執(zhí)行功能，注意安全與性能管理

• ? 利用圖像直顯功能，豐富知識庫內(nèi)容的多樣化表現(xiàn)形式

• ? 結(jié)合最新大模型接口，優(yōu)化智能問答效果

• ? 適時清理和重建索引，保證數(shù)據(jù)一致

[1]github.com/infiniflow/ragflow: https://github.com/infiniflow/ragflow

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