RAGFlow

RAGFlow — открытый движок для поиска по документам и ответов на их основе (RAG): разбирает PDF, таблицы и сканы на фрагменты, строит векторный индекс и отвечает на вопросы со ссылками на источник. Ставится на свой сервер через Docker, есть конструктор агентов и готовый чат.

Начиная с версии 0.27.2, Hubris встроен в RAGFlow как отдельный провайдер: достаточно ввести ключ, адрес API подставляется сам. Через один ключ доступны и чат-модели, и эмбеддеры из нашего каталога.

Требования

• RAGFlow 0.27.2 или новее. Для более старых версий смотрите раздел «RAGFlow старше 0.27.2».
• Аккаунт на hubris.pw и API-ключ.

Экран настройки моделей в русском интерфейсе RAGFlow переведён частично (List models, Add all models и другие кнопки остаются английскими), поэтому подписи ниже даны на английском, как в интерфейсе по умолчанию.

Подключение

1. Нажмите на аватар в правом верхнем углу. Откроются настройки сразу на разделе Model providers (в русском интерфейсе — Провайдеры моделей).
2. В средней колонке, в списке Available models, найдите Hubris — проще всего через поле Search над списком. Справа откроется карточка нового подключения.
3. Заполните поля:

Поля для адреса API у Hubris нет: RAGFlow всегда обращается к https://api.hubris.pw/v1.

4. В блоке Models нажмите List models. Сам после ввода ключа список не обновляется — до нажатия в нём написано «No models available». RAGFlow загрузит наш каталог — больше 500 моделей — и сразу добавит в подключение их все.
5. Оставьте только нужные: нажмите Remove all models и в окне «Are you sure to remove it ?» — Remove. Затем найдите модель через поле Search над списком и нажмите + в её строке; добавленные модели поднимаются наверх списка. Для работы с документами нужны минимум одна чат-модель и один эмбеддер, например anthropic/claude-sonnet-5 и openai/text-embedding-3-small.
6. Нажмите Verify. RAGFlow отправит короткий запрос добавленной чат-модели и покажет «Your API Key is valid.», а в строке модели появится галочка.
7. Нажмите Save в правом верхнем углу карточки. У Hubris в списке провайдеров появится зелёная точка.

Над списком моделей есть фильтры по типу: LLM, Embedding, VLM, ASR, TTS. Тип RAGFlow определяет по названию модели: с embed или bge в имени — эмбеддер, с whisper, transcribe или tts — речевые модели, остальные — чат-модели. Если тип определился неверно, наведите курсор на строку модели, нажмите на карандаш рядом с названием и поправьте Model type в окне Edit model.

Размер контекста

При List models RAGFlow берёт размер контекста каждой модели из нашего каталога и записывает его в Max tokens. На это число он ориентируется, когда собирает запрос: сколько найденных фрагментов документов и истории диалога поместить.

Модели, добавленные в RAGFlow до 17 сентября 2026 года, получили вместо реального размера 8192 токена — для них запрос обрезается примерно до 7800 токенов, даже если модель принимает миллион. Исправьте вручную: наведите курсор на строку модели, нажмите на карандаш и в окне Edit model укажите в Max tokens размер контекста из карточки модели в каталоге. Нажмите Confirm, затем Save.

В том же окне есть переключатель Tool call — включите его, если модель будет вызывать инструменты в агентах RAGFlow.

Модели по умолчанию

RAGFlow подставляет их, когда вы создаёте новую базу знаний (эмбеддер) или новый чат (чат-модель).

1. В Model providers нажмите Set default models над списком провайдеров.
2. В поле LLM (обязательное) раскройте список: Hubris → имя вашего подключения → чат-модель.
3. В поле Embedding так же выберите эмбеддер, например openai/text-embedding-3-small.

Выбор сохраняется сразу — RAGFlow покажет уведомление «Modified», отдельной кнопки нет.

ID берите из каталога — они пишутся полностью, вместе с вендором: anthropic/claude-sonnet-5, а не claude-sonnet-5.

Проверка

1. Откройте Dataset и создайте базу знаний: кнопка + на пустой странице или Create dataset, если базы уже есть. В окне задайте Name; в Embedding model уже стоит эмбеддер по умолчанию — проверьте, что это модель Hubris. Выберите способ разбиения в поле Built-in (для обычных текстов подходит General) и нажмите Save.
2. На странице базы нажмите Add file → Upload file, включите Parse on creation (по умолчанию выключен), выберите небольшой документ и нажмите Save. Когда разбор закончится, в колонке Chunks появится число фрагментов.
3. Откройте Chat и создайте чат: + на пустой странице или Create chat, задайте Name, Save. Откройте чат, нажмите на шестерёнку справа — откроется панель Chat setting. В Model уже стоит чат-модель по умолчанию; в Datasets выберите созданную базу и нажмите Save.
4. Задайте вопрос по документу. В ответе будут ссылки на фрагменты и название файла-источника.

Запросы появятся в расходах: эмбеддинги — при разборе документа и при каждом вопросе, чат-модель — при ответе.

RAGFlow старше 0.27.2

В более старых версиях отдельного провайдера Hubris нет, подключение идёт через провайдер OpenAI-API-Compatible:

В 0.27.0 и 0.27.1 этот провайдер настраивается на том же экране, что описан выше: Instance name, Base URL, API Key, затем List models и выбор нужных моделей; кнопки Verify у него нет. В версиях 0.26 и старше модели добавляются через окно провайдера, и набор полей немного отличается от версии к версии — ориентируйтесь на значения из таблицы. Чат-модель и эмбеддер при этом добавляются отдельно, каждая со своим типом.

Решение проблем

Список моделей пустой: «No models available»

До первого нажатия List models список пуст, даже если ключ уже введён. Нажмите List models.

Если список остаётся пустым и после этого, а Verify отвечает «Your API Key is invalid.» и «No models found for provider 'Hubris'.», ключ не принят: с неверным ключом наш каталог не отдаётся. Проверьте, что ключ начинается на sk-gw- и скопирован без пробелов по краям. Ключ виден целиком только при создании; если не сохранили — выпустите новый в разделе «Ключи».

В чате ошибка с 401

Ошибка с кодом 401 и текстом «Неверный API-ключ» (invalid_api_key) значит, что ключ, сохранённый в подключении, больше не действует — например, его удалили в кабинете. Выпустите новый ключ, вставьте его в поле API Key подключения Hubris и нажмите Save.

Ошибка про модель

Ошибка с кодом 404 и текстом «Модель не найдена: …» (model_not_found) обычно появляется, если модель добавлена вручную через + рядом с List models и её ID не совпал с каталожным. ID должен совпадать символ в символ, вместе с вендором перед косой чертой. Короткие имена без вендора мы не принимаем — подстановки «похожей» модели не происходит. Надёжнее добавлять модели из списка, который загружает List models.

Модель не видит часть найденных фрагментов или забывает начало разговора

Проверьте Max tokens модели в окне Edit model. Если там 8192, а модель принимает больше, — модель добавлена до 17 сентября 2026 года, и RAGFlow обрезает запрос под это число. Укажите реальный размер, как описано в разделе «Размер контекста».

Документ не разбирается

Проверьте, что в Set default models или в настройках базы выбран эмбеддер (тип Embedding), а не чат-модель. Если файл загружен с выключенным Parse on creation, разбор нужно запустить вручную кнопкой в колонке Parse.

Ошибка про недостаточный баланс

Пополните баланс в кабинете — от 500 ₽, через СБП, банковской картой или по счёту для юридических лиц.

Проверено на RAGFlow 0.27.2, 17 сентября 2026.

Что дальше

• Каталог моделей — ID и размер контекста для RAGFlow.
• Управление ключами — отдельный ключ под установку RAGFlow, чтобы расход был виден отдельно.
• Расходы — детализация по запросам и моделям.
• Эмбеддинги — что уходит в Hubris при разборе документов.
• Chat Completions — что уходит в Hubris при ответе в чате.

Обновлено: 17 сентября 2026 г.