1. NLP 与 Tokenization 升级 这次版本在 NLP 与分词方面带来了明确增强: • 新增支持 16 种语言的语言感知 Snowball 词干提取器 • 将数据集语言参数贯穿到整个分词处理链路 • 前端新增荷兰语支持 • 同时新增了 BM25 分词对荷兰语的原生支持 这部分更新非常重要。它意味着 RAGFlow 在多语言处理上进一步向“全链路一致”靠拢。此前很多系统虽然支持多语言界面,但分词、检索、词干化、BM25 召回这些关键环节并没有真正完成一致性打通。v0.26.4 的变化在于,不只是单独加了一个前端语言,而是把“数据集语言参数”真正传进了 tokenization pipeline,这会直接影响检索质量和跨语言数据处理的表现。 2. 知识编译工作流上线 本次加入了: • knowledge compilation workflows • session 与 memory 数据的 gbrain compile template • 一些 wiki 模板 从版本说明看,这些能力都围绕“知识编译”和“模板化沉淀”展开,说明系统在知识组织、会话数据、记忆数据处理方面进一步标准化。 3. Agent 能力增强 Agent 相关新增点包括: • 在 Agent canvas 中,为每个 LLM 节点暴露 thinking mode 控制 • begin 节点支持 JSON object 输入 • Go 后端补充内置 Agent 模板种子 • 增加 BGPT 组件及其输入表单 这些变化虽然分散,但放在一起看,会发现 Agent 的配置能力、可视化能力和 Go 端可用性都在同步增强。
1. NLP 与 Tokenization 升级 这次版本在 NLP 与分词方面带来了明确增强: • 新增支持 16 种语言的语言感知 Snowball 词干提取器 • 将数据集语言参数贯穿到整个分词处理链路 • 前端新增荷兰语支持 • 同时新增了 BM25 分词对荷兰语的原生支持 这部分更新非常重要。它意味着 RAGFlow 在多语言处理上进一步向“全链路一致”靠拢。此前很多系统虽然支持多语言界面,但分词、检索、词干化、BM25 召回这些关键环节并没有真正完成一致性打通。v0.26.4 的变化在于,不只是单独加了一个前端语言,而是把“数据集语言参数”真正传进了 tokenization pipeline,这会直接影响检索质量和跨语言数据处理的表现。 2. 知识编译工作流上线 本次加入了: • knowledge compilation workflows • session 与 memory 数据的 gbrain compile template • 一些 wiki 模板 从版本说明看,这些能力都围绕“知识编译”和“模板化沉淀”展开,说明系统在知识组织、会话数据、记忆数据处理方面进一步标准化。 3. Agent 能力增强 Agent 相关新增点包括: • 在 Agent canvas 中,为每个 LLM 节点暴露 thinking mode 控制 • begin 节点支持 JSON object 输入 • Go 后端补充内置 Agent 模板种子 • 增加 BGPT 组件及其输入表单 这些变化虽然分散,但放在一起看,会发现 Agent 的配置能力、可视化能力和 Go 端可用性都在同步增强。

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