RAGFlow

RAGFlow는 사내 문서처럼 모델이 모르는 자료를 검색해 답변에 근거로 넣어주는 오픈소스 RAG 엔진으로, 직접 구현하면 번거로운 문서 파싱·청크 분할·검색 파이프라인 구축 과정을 대신 처리한다. 핵심은 PDF의 표, 레이아웃, 섹션 구조 같은 문서 형식 정보를 분석해 의미 단위로 쪼개는 데 공을 들인다는 점으로, 단순히 텍스트를 일정 길이로 자르는 방식보다 문서 구조를 보존하려 한다. Qdrant, Chroma, Weaviate, pgvector 같은 도구는 벡터를 저장·검색하는 저장소 계층에 가깝고, RAGFlow는 그 위에서 문서 수집부터 파싱, 인덱싱, 검색까지 엮은 완결형 엔진이라는 점에서 역할이 다르다. GraphRAG는 문서 간 관계를 그래프로 구성해 추론하는 접근이고, Letta나 MCP Servers는 대화 메모리 관리나 외부 도구 연결에 초점을 맞춘다는 점에서 RAGFlow와는 다루는 문제의 층이 다르다. 직접 호스팅과 관리형 제공 방식을 모두 지원해 운영 방식을 선택할 수 있다.

모델이 모르는 자료를 찾아 넣어 주고, 대화 사이의 기억을 보관한다

언제 필요해지나 — 사내 문서나 과거 대화를 근거로 답해야 할 때