ragflow：面向智能体的检索增强上下文基础设施

v1.0.0 是经过三轮候选版后的首个正式版本，核心是完成 Go 重写并推出全新 Agentic Chat。官方建议现有用户升级，以改善部署、运行稳定性和复杂问题问答；使用旧版 API 或较老数据版本者需先核对兼容性及迁移要求。

• Go 重写后，官方称 Docker 镜像约缩小至十分之一、启动约快至十分之一
• Agentic Chat 支持迭代检索、工具调用与证据充分性判断，并替代原有思考等级
• 文档解析器完成统一，消息队列迁移至 NATS，缓存与检查点改用 Kvrocks，并新增 arm64 镜像
• rc1 至 rc3 可直接升级，v0.27.2 可自动迁移，但更早版本需按指南逐步升级

rc3 是正式版前的第三个候选版本，重点加入智能体工具循环中的证据充分性判断模型和 Categorize 组件，并支持多个摄取流程 DSL 版本。聊天记录新增提示词、Token 用量和执行时间展示，现有 rc2 数据可直接升级；正式版用户可据此评估最终版前的能力变化。

• 智能体工具循环支持 Jev 证据充分性判断模型，Categorize 组件也可使用该模型
• 摄取流程支持多个 DSL 版本，聊天历史展示提示词、Token 用量与执行时间
• 修复 Webhook、S3 兼容存储、MCP 缓存范围、引用展示及数据集元数据等问题
• 保持与 rc2 数据结构兼容，可直接升级

v0.27.3 将智能体 RAG 相关能力迁入 Go，并集中修复 SDK 引用、MCP 检索分页、S3 重试、权限校验、解析器输出及前端预览等问题。该版本还统一 ONNX Runtime、迁移缓存后端并调整知识编译与结构化数据处理；使用相关组件的团队值得重点核对变更。

• 智能体 RAG 及其相关 PR 迁入 Go，并补充集成测试
• 修复 SDK 答案引用、MCP 检索超过 64 条结果的分页及 S3 临时故障重试
• 解析器输出统一为结构化 JSON 项目，并统一 ONNX Runtime 原生依赖
• 缓存后端迁移至 Apache Kvrocks，同时改进知识编译更新与结构化图谱处理

rc2 是 1.0.0 的第二个候选版本，新增 Agentic 模式替代原有思考等级，并扩展团队共享、模型提供商、搜索工具、解析模型及多语言检索支持。它还统一 12 种内置解析器与流程解析器，并保持 rc1 数据兼容；参与候选版验证的团队可直接评估升级。

• Agentic 模式进入聊天流程，替代 Low、Medium、High 和 Ultra 思考等级
• 新增 Team/Me 共享、模型提供商与网络搜索工具，并加入 MinerU 4
• 12 种内置文档解析器与 Pipeline 解析器实现统一
• 新增 arm64 Docker 镜像、捷克语和斯洛伐克语检索支持，保持 rc1 数据兼容

v1.0.0-rc1 是正式版预览，将 ragflow 大规模重写为 Go，消息队列由 Redis 改为 NATS，缓存与检查点改由 Kvrocks 承载，以降低资源消耗。容器启动时会把 v0.27.2 数据升级到 rc1，但升级不可逆，必须提前备份且源版本须为 v0.27.2。Go API 不再支持弃用接口，Python SDK 不受影响；DeepDoc 当时仅支持 CPU，本地沙箱不可用。

• 核心服务采用 Go 重写，CLI 同步改为 Go 实现
• 消息队列迁移到 NATS，缓存与检查点改用 Kvrocks
• 数据升级不可逆，升级前必须备份并确保运行 v0.27.2
• 弃用 API 不再受支持，Python SDK 保持不受影响；DeepDoc 仅支持 CPU，且本地沙箱不再受支持

ragflow 发布了 v0.27.2。当前中文解读尚未完成，请以官方 Release 页面列出的变更和兼容性说明为准。

• 官方 Release 已发布，建议打开来源核对完整变更。
• 自动解读信息不足，升级前应重点查看兼容性与迁移说明。

v0.27.1 增加 Azure DevOps 数据源及两个网页搜索提供商，扩展检索 API、元数据过滤和模型认证能力，并集中修复解析、Wiki 编译及数据同步问题。正在使用相关连接器或检索参数的用户可重点关注升级后的兼容性。

• 新增 Azure DevOps 数据源连接器
• 新增 You.com 与 Serply 搜索提供商及 Synthorai 模型支持
• 检索 API 开放重排候选数、KNN top_k 与 num_candidates 参数
• 元数据过滤下推至元数据索引，并修复多类解析、编译和同步问题

本版本在文档与数据集层面引入全新的知识编译能力，支持Wiki、Graph、Tree、PageIndex、Mind Map、Timeline与Skills等结构化产出，并弃用旧版GraphRAG与RAPTOR界面（历史产物仍可检索）。同时推出具备Low、Medium、High、Ultra四档思考模式的Agentic RAG，重做模型供应商系统，新增Qwen 3.8、Kimi K3、AWS Bedrock Reranker等模型与GaussDB、SereneDB等基础设施支持。

• 文档级与数据集级知识编译支持Wiki、Graph、Tree等结构化产物
• 新增四档思考模式的Agentic RAG
• 全面重构模型供应商系统，新增Qwen 3.8、Kimi K3等模型
• 弃用旧版GraphRAG/RAPTOR界面，并新增GaussDB等数据库适配

新增支持 16 种语言的 Snowball 词干提取器并将数据集语言参数贯穿分词流水线，前端增加荷兰语；修复 LM-Studio 模型名解析、MCP list_chats 崩溃、Docling 数学公式丢失、元数据编辑不持久化、中文过滤器失效等问题。影响使用多语言内容与 MCP 功能的用户，建议升级。

• 新增 16 语言 Snowball 词干提取器与荷兰语界面
• 修复 MCP list_chats 崩溃与 Docling 公式丢失
• 修复元数据编辑不持久化与过滤器中文失效
• 修复标签权重非正与重复 MCP 名称等问题

该版本将 Google BigQuery 作为数据源连接器纳入摄取流程，MCP 服务器新增 ragflow_list_datasets 与 ragflow_list_chats 两个工具。集成布局感知的 SoMark OCR 用于解析复杂文档元素，并开放 Ingest documents API 支持自定义管线，同时重构全局导航以适配移动端，适合需要扩展数据源与自定义摄取流程的团队关注。

• 新增 Google BigQuery 数据源连接器与 MCP 工具
• 集成 SoMark OCR 用于复杂表格与图形解析
• 开放 Ingest documents API 并优化移动端导航体验