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Ragflow(v0.18.0)更新内容概览与同步计划

来源:互联网 更新时间:2026-07-21 13:52

RAGFlow 0.18.0版本来了，这次更新亮点不少。不过得先说明一点：RagflowPlus不会照单全收，而是根据实际应用场景来做取舍，说白了就是“取其精华，去其糟粕”。下面就来拆解一下这次更新有哪些值得关注的地方。

更新内容及同步计划

逐一来看新版本的具体更新项：

1. 实现了MCP Server，可以通过MCP访问RAGFlow的知识库

MCP确实是当前的热点，不过协议本身还需要时间验证，从实际应用价值的角度来看，值得持续关注。可以确定的是，MCP生态会越来越完善，这一点早晚会同步进来。

2. 团队协作：Agent可以被分享给其他团队成员

这一点不计划同步。行业实践表明，目前Agent的表现与所谓的“低代码”平台并没有本质差异，在实际应用场景中基本用不上Agent，因此暂时没有跟进必要。

3. Agent版本管理：更新会被持续记录，支持通过导出恢复至旧版本

道理同上，不计划同步。

4. 新增兼容OpenAI API的模型供应商，Agent支持调用与OpenAI API兼容的模型

目前提供的模型供应商接口已经足够覆盖现有的使用场景，暂时没有必要继续拓展。

5. 禁用用户注册：管理员可以通过环境变量控制是否开放注册入口

这一点RagflowPlus已经实现，而且搭配了权限范围更大的管理系统，比单纯的环境变量控制更灵活。

6. PDF解析器支持VLM模型

RagflowPlus采用了一套完全独立的MinerU解析方案，因此对Deepdoc解析不再进行维护，这条路走不通。

7. 优化回答引用：提升生成回答时引用的精准度

这一点计划在短期内跟进，因为涉及的改动并不复杂，属于可以快速落地的优化。

8. 优化对话体验：可以主动终止对话时的流式输出

RagflowPlus已经实现了这一功能，在聊天对话时，用户可以直接终止流式输出。

合影时刻

在RAGFlow 0.18.0的更新内容中，罗列了所有相关的PR，其中也包括了我的修订记录，算是为这个版本做了点微小贡献。

总结

RagflowPlus重塑前台系统的初衷，是为了避免部分功能上的冲突，当然不可能覆盖所有用户的应用需求。如果只想使用RagflowPlus的后台管理系统，同时搭配RAGFlow 0.18.0进行使用，可以通过修改docker/.env文件中的RAGFLOW_IMAGE值来实现。这样就能提前体验到v0.18.0的最新内容，不过得注意，部分接口会和后台管理系统存在冲突，使用的时候需要仔细排查甄别。