RAGFlow v0.25.0：全新發(fā)布，覆蓋解析管道、數(shù)據(jù)源、Agent、語言界面、模型支持與安全修復(fù)的全面升級

RAGFlow v0.25.0 于 2026年4月21日發(fā)布，這是一次覆蓋范圍非常廣的版本更新，幾乎橫跨了從文檔接入、解析、同步、Agent 能力、界面國際化、模型生態(tài)、移動端適配、存儲與數(shù)據(jù)庫升級，到安全修復(fù)、CLI、Go 服務(wù)、API 重構(gòu)等多個核心方向。對于已經(jīng)在使用 RAGFlow 的團隊來說，這個版本不僅帶來了能力增強，也帶來了大量穩(wěn)定性優(yōu)化、兼容性升級和安全加固。

一、Ingestion Pipeline：解析管道全面增強，模板更豐富，解析能力更強

本次版本在 Ingestion Pipeline 方向的變化非常顯著。最核心的更新之一，就是新增了 7 個內(nèi)置 pipeline 模板，并且這些模板與 RAGFlow 原生文檔解析器保持一致。相比之前單一或通用化的處理方式，這次新增模板明顯提升了可配置性和落地效率。

同時，官方也明確提到：多個新模板帶來了顯著的解析改進。這意味著在實際使用過程中，文檔進入知識庫前的結(jié)構(gòu)識別、內(nèi)容切分、格式保持等能力都將得到增強。

除此之外，本次版本還對 ingestion pipeline UI 做了更新，并且加入了preprocess 預(yù)處理能力。官方后續(xù)還進一步補充了pipeline add preprocess、add preprocess parameters for ingestion pipeline等更新，說明預(yù)處理并不是簡單的 UI 微調(diào)，而是已經(jīng)進入了可配置、可擴展的管道能力中。

本版本還包括以下 pipeline 相關(guān)改進：

• ? pipeline 支持 preprocess 參數(shù)

• ? pipeline 支持 ONE chunking method

• ? pipeline parser 文檔支持補充

• ? pipeline support doc for parser in word

• ? pipeline 支持關(guān)閉 VLM parsing 的按鈕

• ? pipeline 中增加音視頻支持修復(fù)

• ? pipeline 中 markdown parser 修復(fù)

• ? pipeline canvas category 修復(fù)

• ? pipeline template 更新

• ? pipeline parser log 顯示修復(fù)

• ? pipeline page 樣式優(yōu)化

• ? Refact pipeline

• ? Refact update pipeline template

這些更新說明，RAGFlow 在 ingestion 層已經(jīng)不只是“能導(dǎo)入”，而是在向“可控、可定制、可調(diào)優(yōu)”的方向繼續(xù)推進。

二、Data Sources：新增多種數(shù)據(jù)源，支持刪除同步，連接器能力更完整

RAGFlow v0.25.0 在數(shù)據(jù)源能力上擴展非常明顯。官方新增的數(shù)據(jù)源包括：

• ? Seafile

• ? RSS

• ? DingTalk AI Sheet

其中，Seafile 還新增了庫和目錄同步范圍支持，RSS 也正式進入數(shù)據(jù)源支持范圍，DingTalk AI Sheet 則進一步拓展了企業(yè)常見協(xié)作數(shù)據(jù)的接入場景。

除了新增數(shù)據(jù)源，這一版本還加入了一個非常實用的能力：支持從數(shù)據(jù)源同步文件刪除。
這意味著數(shù)據(jù)源側(cè)的刪除動作不再被忽略，知識庫內(nèi)容可以更準(zhǔn)確地與源端保持一致。

圍繞數(shù)據(jù)源與同步，更新還包括：

• ? 支持 Google Drive 優(yōu)化

• ? 支持 Jira 增量更新遺漏問題修復(fù)

• ? 支持 MySQL/PostgreSQL 增量同步字段暴露

• ? 支持 Seafile 庫與目錄同步范圍

• ? 支持?jǐn)?shù)據(jù)源更新后重新切塊

• ? 支持?jǐn)?shù)據(jù)源同步刪除文件

• ? 支持 WebDAVConnector 注冊

• ? 支持文件類型校驗

• ? 支持文件夾上傳

• ? 支持文件相關(guān)功能補齊

• ? 支持 file ancestor directory lookup

• ? 支持 file list API 重構(gòu)

• ? 支持 list files 修復(fù)

在同步場景下，這些能力意味著 RAGFlow 對企業(yè)知識來源的覆蓋正在進一步擴張，尤其是針對協(xié)作平臺、網(wǎng)盤、表格和持續(xù)同步場景，實用性很強。

三、DOCX 與其他解析能力：更省內(nèi)存、更穩(wěn)定、更適合大文檔

v0.25.0 對文檔解析內(nèi)部實現(xiàn)也做了明顯優(yōu)化，尤其是 DOCX 解析策略。

官方明確提到：DOCX parsing strategy with lazy-load support for images，減少內(nèi)存消耗。
后續(xù)提交記錄中也有多處相關(guān) refactor，包括：

• ? lazy-load DOCX images to reduce peak memory without changing output

• ? unified lazy image loading for Docx parsers

• ? excel use lazy image loader

• ? refactor word parser lazy image loader

這說明圖片懶加載已經(jīng)成為文檔解析體系的重要方向。對大文檔、包含大量圖片的 Word/Excel 文件來說，這種改動通常意味著更低的峰值內(nèi)存、更平穩(wěn)的處理過程，以及更少的加載壓力。

此外，本版本還修復(fù)和增強了大量解析相關(guān)問題：

• ? PDF 絕對頁索引混淆問題修復(fù)

• ? garbled PDF text 自動 fallback 到 OCR

• ? MinerU 的坐標(biāo)上下顛倒修復(fù)

• ? Paddle OCR 缺失輪廓修復(fù)

• ? PDF chunking 參數(shù)名修正

• ? markdown table double extraction 修復(fù)

• ? html heading mapping 修正

• ? image PDF in ingestion pipeline 修復(fù)

• ? epub parsing 支持

• ? Docling parser return type hint 修復(fù)

• ? external Docling server via DOCLING_SERVER_URL 支持

• ? respect chunk_token_num for MinerU/docling/paddleocr parsers

• ? fixed parsing status recovery after transient errors

• ? document parsing status check logic 修正

整體來看，v0.25.0 的文檔解析更偏向“生產(chǎn)環(huán)境可用性強化”，尤其是在異常恢復(fù)、OCR 回退、圖片處理、內(nèi)存控制和不同解析器協(xié)同方面。

四、Agent：發(fā)布能力上線，沙箱執(zhí)行、圖表生成、數(shù)據(jù)分析模板與記憶系統(tǒng)增強

Agent 是這次版本最值得關(guān)注的模塊之一。

1. Agent 發(fā)布能力正式引入

官方明確新增了：agent publishing capability。
這意味著 Agent 不再只是內(nèi)部配置或調(diào)試產(chǎn)物，而是可以進入更完整的發(fā)布流轉(zhuǎn)。

對應(yīng)的更新還包括：

• ? published agent version control

• ? agent 版本歷史展示發(fā)布狀態(tài)

• ? agent application can not show Cite 修復(fù)

• ? agent 不能發(fā)布的問題修復(fù)

• ? agent embedded page 與移動端兼容

• ? agent embedded page 不再跳轉(zhuǎn)登錄頁問題修復(fù)

• ? agent 模板標(biāo)題中文模式顯示問題修復(fù)

• ? agent form sheet 被 log sheet 遮擋問題修復(fù)

• ? agent exploration 頁面空對話框報錯修復(fù)

• ? agent page 樣式優(yōu)化

• ? agent log 導(dǎo)出

• ? agent log time 可選問題修復(fù)

• ? agent log 增加 user_id

• ? agent application embedded page 支持隱藏下載按鈕

版本中明確寫到：Sandboxed code execution and chart generation。
同時安全層面也有重要升級：

• ? Adopt Jinja2 SandboxedEnvironment for template rendering

• ? fix security vulnerability using SandboxedEnvironment

• ? sandbox cannot accept large args list 修復(fù)

• ? sandbox import error 修復(fù)

• ? sandbox attachment metadata 問題修復(fù)

• ? sandbox do not attach attachment metadata 修復(fù)

• ? sandbox 中中文轉(zhuǎn)英文翻譯處理

這說明 Agent 的代碼執(zhí)行與模板渲染在安全性上被進一步加固。

3. 新模板：Data Analysis Agent

官方新增了一個非常重要的模板：Data Analysis Agent。
結(jié)合 sandbox、chart generation、code execution，可以看出這個模板不是簡單的聊天模板，而是面向數(shù)據(jù)分析任務(wù)的完整 Agent 能力組合。

4. 記憶系統(tǒng)增強

版本說明中提到：Memory: ddded user-level memory storage and retrieval.
后續(xù)更新又補充了：

• ? record user_id in memory

• ? OceanBase memory get_aggregation

• ? OceanBase memory get_highlight

這表明 RAGFlow 在記憶層面已經(jīng)開始更加細粒度地支持用戶級存儲與檢索，同時也對不同存儲后端的能力進行適配。

五、語言與界面：新增阿拉伯語、保加利亞語、土耳其語，支持 RTL

v0.25.0 的國際化和 UI 方向也非常強。

新增語言支持包括：

• ? Arabic

• ? Bulgarian

• ? Turkish

同時，官方明確寫到：UI now supports Right-to-Left (RTL) layout。
這對于阿拉伯語等從右向左閱讀的語言尤為關(guān)鍵，說明 RAGFlow 在真正走向多語言全球化界面支持。

對應(yīng)的更新還包括：

• ? enable Arabic in production UI

• ? complete Arabic documentation

• ? Add Bulgarian language support

• ? add Turkish language support

• ? complete Turkish localization

• ? Turkish README translation

• ? remove duplicate “arabic” key in French translations

• ? on-demand import of i18n language pack

• ? language configuration moved to web/.env

• ? standard language codes and time zones unified

• ? replace hardcoded English strings with i18n in floating chat widget

• ? embedded dialog text translation

• ? global navigation bar style adjustment

• ? chat page style optimization

• ? dataset page styles adjustment

• ? knowledge graph、chunk、metadata、agent log styles update

可以看出，這次升級不只是增加語言包，而是從布局、組件、配置方式到文案國際化都進行了較為系統(tǒng)的整理。

六、模型與 Provider：支持更多模型生態(tài)，模型提供商持續(xù)擴展

RAGFlow v0.25.0 在模型層面的擴展也非常值得關(guān)注。官方這次新增了多種模型與 Provider 支持，說明系統(tǒng)正在進一步向“多模型、可插拔、跨生態(tài)”的方向演進。

本次更新中比較明確的新增包括：

• ? support Anthropic Claude models

• ? support ZhipuAI

• ? support Mistral

• ? support yandex models

• ? support Jina embeddings

• ? support Qwen3 series models

• ? support GPT-4o-mini

• ? support GPT-4.1

• ? support DeepSeek OCR model

• ? support nv-embed models

• ? support more embedding/rerank/LLM options

從實際意義來看，這類更新有三個層面的價值：

1. 模型選擇更靈活

不再局限于單一廠商或少數(shù)幾類模型，用戶可以根據(jù)任務(wù)類型、成本、語言能力、推理速度和部署環(huán)境靈活選擇。

2. 生態(tài)兼容性更強

新增 Anthropic、ZhipuAI、Mistral、Yandex 等支持，意味著 RAGFlow 對國際與本土模型生態(tài)的適配能力更成熟。

3. 檢索鏈路能力更完整

Jina embeddings、nv-embed 等能力的加入，會直接影響向量化、召回效果和檢索質(zhì)量，對 RAG 系統(tǒng)本身是非常關(guān)鍵的增強。

此外，更新中也包括：

• ? model provider configuration improvements

• ? provider UI updates

• ? model option display fixes

• ? selected model persistence improvements

• ? API model and provider refactoring

這說明模型層不僅在“支持更多”，也在“配置更清晰、切換更順暢、顯示更合理”。

七、存儲與數(shù)據(jù)庫：OceanBase、SQLite、Redis 等后端適配繼續(xù)深化

這次版本在底層存儲和數(shù)據(jù)庫支持上同樣有不少動作，說明 RAGFlow 正在進一步適應(yīng)企業(yè)級部署和多環(huán)境落地。

比較重要的方向包括：

• ? support OceanBase for memory aggregation/highlight

• ? support SQLite batch update

• ? support Redis config isolation

• ? support Redis lock

• ? support mysql/postgresql incremental sync exposure

• ? database schema adjustments

• ? vector storage related fixes

• ? storage migration related fixes

這些更新的意義在于：

1. 更適合企業(yè)部署

OceanBase、MySQL、PostgreSQL、Redis 等都是常見企業(yè)環(huán)境組件，支持范圍越廣，落地阻力越小。

2. 高可用與同步能力更穩(wěn)

Redis lock、配置隔離等改動，通常意味著并發(fā)控制和多環(huán)境部署會更可靠。

3. 數(shù)據(jù)處理效率更高

SQLite batch update、增量同步字段暴露等優(yōu)化，直接關(guān)系到批處理效率和同步準(zhǔn)確性。

八、API、CLI、Go 服務(wù)與架構(gòu)重構(gòu)：平臺化能力持續(xù)增強

從這次更新的提交內(nèi)容來看，RAGFlow 內(nèi)部架構(gòu)也在做比較大規(guī)模的整理。

API 與接口重構(gòu)

包括：

• ? api refactor

• ? file list API refactor

• ? model and provider API refactor

• ? prompt API fix

• ? agent API improvements

• ? dashboard API fixes

• ? workflow API related fixes

這類變化通常意味著接口邊界在重新梳理，有利于后續(xù)功能擴展和前后端協(xié)同。

CLI 與運維能力

官方提到：

• ? CLI import assistant

• ? CLI app improvements

• ? CLI related fixes

這說明 RAGFlow 正在加強命令行部署、導(dǎo)入和運維可控性，對自動化部署和批量管理很有幫助。

Go 服務(wù)

版本中還出現(xiàn)了：

• ? go service fixes

• ? go service runtime related improvements

這意味著系統(tǒng)內(nèi)部可能仍在推進部分服務(wù)化、性能優(yōu)化或解耦改造。

九、安全修復(fù)：本次版本非常重要的升級重點之一

如果說前面很多是“能力升級”，那安全修復(fù)就是 v0.25.0 另一條非常重要的主線。

本次更新里，安全相關(guān)內(nèi)容非常明確：

• ? fix security vulnerability using SandboxedEnvironment

• ? use sandboxed Jinja2 environment

• ? validate file type and URL more strictly

• ? prevent unsafe template rendering

• ? disable risky behavior in sandbox execution

• ? fix permission and access control related issues

尤其是模板渲染和沙箱執(zhí)行這部分，通常都是 RAG/Agent 系統(tǒng)里比較敏感的安全面。
官方顯然對這部分做了專門加固，這對于企業(yè)部署非常關(guān)鍵。

十、其他值得注意的體驗優(yōu)化與修復(fù)

除了以上大模塊，v0.25.0 還包含大量“看似細碎、實則很影響體驗”的修復(fù)和優(yōu)化，例如：

• ? mobile adaptation improvements

• ? embedded page style fixes

• ? floating chat widget style and i18n improvements

• ? knowledge graph UI fixes

• ? token/page count display fixes

• ? import/export edge cases fixed

• ? pagination and sorting optimizations

• ? log display improvements

• ? empty state and error handling improvements

• ? versioning and history UI fixes

這些更新整體上會讓系統(tǒng)更穩(wěn)定、更順手，也更適合真實業(yè)務(wù)場景長期使用。

總結(jié)：v0.25.0 是一次“平臺化”味道很強的版本

代碼地址：github.com/infiniflow/ragflow

整體來看，RAGFlow v0.25.0 不只是一次常規(guī)迭代，而是一次非常明顯的能力擴張：

• ?文檔接入更強：pipeline、preprocess、解析器、OCR、DOCX/Excel 懶加載全面增強

• ?數(shù)據(jù)源更廣：Seafile、RSS、DingTalk AI Sheet 等新增接入

• ?Agent 更完整：發(fā)布、版本管理、sandbox、數(shù)據(jù)分析模板、圖表生成、記憶系統(tǒng)都更成熟

• ?國際化更徹底：新增阿拉伯語、保加利亞語、土耳其語，并支持 RTL

• ?模型生態(tài)更開放：Claude、ZhipuAI、Mistral、Yandex、Qwen3 等持續(xù)擴展

• ?底層更穩(wěn)：數(shù)據(jù)庫、存儲、API、CLI、Go 服務(wù)、安全都在持續(xù)強化

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