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RAGFlow 0.24.0 — Memory API、RAG 及 Agent 增强

发布日期:2026-02-13 20:35:29 浏览次数: 2416
作者:InfiniFlow

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RAGFlow 0.24.0带来三大核心升级,让开发者更高效地构建智能应用。

核心内容:
1. Memory功能增强:新增提取日志展示和API/SDK支持,提升系统可观测性
2. Agent会话管理:支持历史记录保留和会话界面,改善用户体验
3. 知识库优化:实现Metadata批量管理和交互体验升级

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

总览

RAGFlow 0.24.0 围绕 Memory、RAG、Agent 进行了一系列改进,包括 :

  • Memory:控制台新增 Memory 提取状态与日志,让每一步骤都清晰可追踪;同时提供 HTTP API 和 Python SDK。
  • Agent:新增会话管理,点击 Launch 按钮,用户可以进入到会话界面,历史记录都会被保留。
  • 知识库:支持多文件 Metadata 的批量管理,优化应用配置时候 Metadata 的交互体验。

接下来,我们将逐一介绍这些特性与改进。



Memory

展示 Memory 提取日志

RAGFlow 在 Memory 控制台中新增了提取状态与完整日志展示。每一次对 Memory 的读取和写入操作不再是黑盒,而是让开发者可见,从而提升了系统的可观测性。


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提供 API 与 SDK

为方便集成,Memory 新增了 RESTful API 与 Python SDK两种调用方式。可以通过这些接口实现对 Memory 的全面管理,包括:

  • 增删改查:创建、查询、更新或删除 Memory 记忆条目,修改条目的启用/禁用状态,以及遗忘不再需要的条目。
  • 会话管理:按会话组织与检索相关记忆。
  • 智能检索:基于关键词和语义相似度快速定位记忆。


因此,开发 Agent 应用时可通过以上 API 快速接入 Memory,具体调用方法与参数说明请参考 HTTP API 文档【文献 1】 与 SDK 文档【文献 2】



Agent 新增会话界面

过去,开发者使用 RAGFlow 的 Agent 有两种方式:

  • 自建前端应用对接 API
  • 通过嵌入页面对外发布使用


第一种方式灵活,但需要一定的前端开发成本;第二种方式门槛更低,却对希望持续使用 Agent 的用户存在一个不足:它不保留历史聊天记录,且无法找到之前的会话

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本次版本更新解决了这个问题点击 Agent 页面顶端的 Launch 会进入一个和 Chat 应用类似的会话界面。

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该界面下可以看到所有会话及历史聊天记录:

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Metadata 批量管理

RAGFlow 之前的版本中,Metadata 的维护是个繁琐的过程。

0.24.0 支持了对 Metadata 的批量管理,多选文件后可以同时自动抽取所有文档的 Metadata。

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此外还支持在单文件界面批量删除 Metadata。

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过去版本中 Chat 应用配置 Metadata 筛选逻辑的时候须手动输入筛选值,本次更新后 RAGFlow 将此组件改为了下拉筛选框,为开发者配置提供便利。

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通过上述更新来进一步帮助开发者利用好 Metadata ,对知识库更好地进行数据治理。



支持 Thinking 模式

Chat 应用引入了 Thinking 模式来代替之前配置中存在的 Reasoning 开关,底层算法策略上针对 Deep research 场景优化了检索策略,进一步提升召回精准度。

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Admin 支持多管理员

在以往版本中,超级用户权限默认集中在 admin@ragflow.io 账户上。这在个人使用场景下问题不大,但在企业环境中单点超管往往意味着权限集中和运维瓶颈。

本次更新中,RAGFlow 支持为多名用户配置 Superuser 权限,不再局限于单一超管账户。

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写在最后

除上述特性外,0.24.0 版本在生态方面迎来重要更新:新增对 OceanBase 作为主数据库的支持,可替代 MySQL;同时新增支持 PaddleOCR-VL,进一步增强了多模态文档的处理能力。

后续版本中,RAGFlow 将围绕上下文引擎的关键特性迭代,并持续增强 Agent 能力,特别是 Skills 配套。欢迎大家持续关注,祝马年新春快乐!






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