RAGFlow v0.26.2 发布详解：聊天渠道、文件解析、MCP、Dataflow、Go 生态全面进化

一、版本概览

RAGFlow 发布了v0.26.2 Latest，发布时间为2026 年 6 月 29 日。

本次版本更新内容非常集中，既有面向业务使用的功能增强，也有面向底层能力的稳定性修复，还包含大量 Go API、Go CLI、数据集、文档解析、聊天渠道、MCP、Dataflow、模型接入、前端体验等方面的持续演进。

从官方变更内容来看，v0.26.2 的重点主要集中在以下几个方向：

• 聊天渠道能力继续扩展

• 文件解析链路增强，尤其是 OCR、DOCX、Markdown、PDF、Excel 等场景

• 数据集与文档管理能力加强

• MCP 稳定性修复

• Dataflow 接口与运行反馈能力恢复

• Google Cloud Gemini 新模型区域路由问题修复

• Go API 与 Go CLI 持续补齐与迁移

• 多项 UI/UX、国际化、Agent、工具链、构建与发布流程修正

二、官方 Summary

Released on June 29, 2026.

也就是：RAGFlow v0.26.2 于 2026 年 6 月 29 日正式发布。

三、新功能总览

本次版本在“New features”部分给出的新增能力，主要包括聊天渠道接入和文件解析增强两大块。

1. 聊天渠道新增 WhatsApp 接入

RAGFlow v0.26.2 新增了WhatsApp 集成能力，接入方式为：

• 通过二维码扫描接入 WhatsApp

这意味着在聊天渠道层面，RAGFlow 已经把 WhatsApp Web 类型的接入能力纳入支持范围。

2. 聊天渠道新增钉钉接入

新增DingTalk（钉钉）集成能力，接入方式为：

• 通过Bot API 凭据完成接入

对于企业内部消息触达与机器人对接场景来说，这属于非常直接且实用的能力扩展。

3. 聊天渠道新增企业微信接入

新增WeCom（企业微信）集成能力，接入方式为：

• 通过WebSocket 连接完成接入

这意味着 RAGFlow 在企业级沟通入口上的覆盖进一步增强。

4. 文件解析增强：PaddleOCR 管线升级

在文件解析方面，本次版本新增了两项关键能力：

• 为PP-OCRv6 以及类似文本识别模型增加了回退逻辑

• 在PaddleOCR 流水线中集成图像解析能力

这说明 RAGFlow 在 OCR 识别兼容性和图像内容解析链路上都进行了增强。

四、改进项详解

“Improvements”部分的更新看似不多，但都非常关键，集中在数据集、聊天渠道和国际化三个领域。

1. 数据集改进 1）空文件夹与数据集关联的边界场景处理

新增了一个边界检查逻辑，用于在文件摄取时：

• 安全地将空文件夹链接到数据集

这能避免空目录在接入数据集时出现异常或处理失败。

2）大规模数据集元数据分页支持

对get_flatted_meta_by_kbs()方法增加了分页能力，以防止以下问题：

• 当数据集文档数量超过10,000时

• CRUD 操作可能因为元数据查询体量过大而失败

该改进明显是为大规模知识库场景提供稳定性保障。

2. 聊天渠道改进

对聊天渠道历史会话持久化逻辑进行了优化，具体表现为：

• 终端用户的会话历史在系统重启后仍可保留

• 当一个聊天渠道绑定到新的对话时，历史会话依旧保持隔离

这解决了“历史能否持久化”和“新旧对话是否混淆”两个核心问题。

3. 国际化改进 1）韩语界面覆盖增强

• 扩展了国际化覆盖范围

• 优化了韩语 UI 翻译

2）法语翻译补充

补充了以下法语翻译缺失项：

• 聊天渠道

• 用户名校验

• 模型编辑

五、Bug 修复重点解读

这一部分是本次版本最关键的内容之一，涉及文件解析、MCP、Dataflow、LLM、UI/UX 多个方向。

1. 文件解析相关修复 1）DOCX 的 Heading 样式触发 ValueError

修复了如下问题：

• 在解析.docx文件时

• 当遇到Heading样式时会抛出ValueError

2）法律文档解析器误删 DOCX 表格

修复问题：

• 在法律文档解析器中

•.docx文件里的表格会被静默移除

3）DeepDoc 分隔符导致 Markdown 标题与正文分离

修复问题：

• 当设置了 DeepDoc delimiter 时

• 孤立的 Markdown 标题会与其后续内容错误分离

4）Markdown 表格重复出现在分块结果中

修复问题：

• Markdown 表格在 chunk 结果中出现两次

• 一次作为独立 chunk

• 一次又包含在普通文本 chunk 中

2. MCP 相关修复 1）空白文档页导致 MCP Server 挂起

修复问题：

• MCP 服务端在遇到空文档页时会无限挂起

• 文档最后一页还会因为分页逻辑缺陷被静默丢弃

2）MCP 连接与数据集发现失败

修复问题：

• MCP 连接与数据集发现流程失败

• 原因是服务端硬编码抓取数量上限超过了新引入的page_size限制

3. Dataflow 相关修复 1）恢复 rerun 接口，并补全 DSL 返回

修复内容：

• 恢复 Dataflow rerun endpoint

• 确保 ingestion response 中包含 DSL payload

• 以便时间线和解析器视图可以稳定渲染

2）恢复默认配置并返回真实 SSE 负载

修复内容：

• 恢复 Dataflow parser 默认值

• 返回真实 SSE payload

• 使 pipeline 运行时能够正确暴露 message ID 和日志更新

4. LLM 相关修复 Gemini 3.5 Flash 在 Google Cloud Vertex AI 的区域路由问题

修复问题：

• 通过 Google Cloud（Vertex AI）provider 使用新的gemini-3.5-flash模型时

• 如果使用eu或us区域 endpoint 会失败

修复方式为：

• 显式使用多区域路由

• 请求发送到aiplatform.

.rep.googleapis.com


• 而不是使用合成的

-aiplatform.googleapis.com


5. UI/UX 相关修复 元数据新增弹窗发送空值

修复问题：

• metadata add modal 会向后端发送空值

六、What’s Changed 全量变更整理

下面按照官方完整变更记录，对所有更新逐条整理。为便于阅读，按主题归类呈现。

七、启动、发布、构建与环境相关变更 1. 启动与发布流程修复

• 修复启动脚本

• 修复发布流程

• 修复 Windows 和 Mac 构建发布工作流

• 为发布流程增加 nightly tags

• 增强 release.yml 中的 Windows 构建配置

• 修复 Windows 环境下错误的 clang/toolchain 配置

• 修复 Windows C 编译器硬编码路径问题

• 增强 Windows 下 office_oxide 和 rag tokenizer 的构建流程

• 处理 arm64 平台下 SIMDe 头文件安装问题

• 新增环境变量ALLOW_ANY_HOST，用于跳过 host 检查

2. 依赖与安全相关

• web 端升级 lodash，避开存在漏洞的版本范围

• 移除 deepdoc 依赖

八、聊天渠道相关变更

这是本次版本最显著的功能扩展之一。

1. 新增聊天渠道

• 新增企业微信 WebSocket 聊天渠道支持

• 新增钉钉聊天渠道支持

• 新增 WhatsApp Web 二维码聊天渠道支持

2. 聊天渠道迁移与接口完善

• 完成聊天渠道 API 的 Go 侧迁移，并补充测试

• 修复聊天渠道默认值问题

• 修复 Feishu 关闭相关问题

• 保持聊天渠道绑定关系的一致性

• 确保终端用户会话历史在重启后仍能保留，同时在绑定到新对话时保持隔离

3. 聊天展示与配置修复

• 修复 Chat/Search/Agent bot 显示图片问题

• 修复 VLM 渠道请求中的多模态聊天图片路由问题

• 修复“Flexible Chat Configuration”相关问题

• 修复设置模型后无法继续聊天的问题

• 当空响应未设置时，修复报错ERROR: 'knowledge'

• 新增与聊天相关的 FormField 命名前缀

• 修复 Agent 对话顶部弹出空消息通知的问题

九、文件解析、文档解析与 OCR 相关变更

这一部分内容非常多，也是 v0.26.2 的核心之一。

1. PaddleOCR 与图像解析

• 为 PaddleOCR 新增模型 JSON 配置

• 支持 PP-OCRv6ocrResults回退逻辑

• 在 PaddleOCR 流程中集成图像解析能力

2. DOCX 解析相关

• 修复 DOCX 解析中Heading样式触发ValueError

• 修复法律文档解析器在处理 DOCX 时丢失表格的问题

• 保留 DOCX 中的表格内容

3. Markdown 解析相关

• 修复设置 delimiter 时，孤立标题行与后续段落分离的问题

• 修复 Markdown 表格 chunk 重复问题

• 修复use_sql场景下 Markdown 分隔符与 Source header 对齐问题

• 支持 GFM 表格分隔线中一个或多个短横线的写法

4. HTML、Excel、PDF 解析相关

• 修复 HTML parser 在拆分超大块内容时未保留原始文本的问题

• 修复 Excel parser 在构建文本 chunk 时丢失值为 0 的单元格问题

• 曾加入“保留零值与 false Excel 单元格”的逻辑，后续进行了回滚

• 修复 VLM PDF parser 只解析前 12 页的问题

• 让 PDF 默认页范围与后端保持一致

5. DeepDoc 与文本分块相关

• 修复 DeepDoc 在 call 中丢失零值和 false 的问题后又进行了回滚

• 修复naive_merge对超大 section 的拆分与 overlap token 统计逻辑

• 修复[ID:0]未转换为Fig. 1的问题

• 修复文档进度在 embedding model 出错时未设置为 fail 的问题

• 修复document_service中progress_msg.strip()可能出现的NoneType错误

6. 文件移动与存储相关

• 修复 move file 失败的问题

• 修复 Python RAGFlowS3 存储实现中缺失的 move 和 copy 方法

• 恢复/v1/document/upload_info到/api/v1/documents/upload的回补支持

十、数据集、文档与元数据相关变更 1. 数据集核心能力增强

• 为get_flatted_meta_by_kbs()增加分页，支持超过 10k 文档的数据集

• 处理空文件夹链接到数据集时的边界情况

• 新数据集无法更新配置的问题已修复

• 新增数据集搜索接口

• 新增数据集 tags 接口

• 新增数据集 tags 聚合接口

• 实现数据集文档上传 API

• 实现数据集文档状态批量更新接口

• 实现数据集 chunks 新增接口

• 实现数据集 chunks 删除接口

• 实现文档 chunks 新增接口

• 实现

/chunks/

PATCH 接口

• 实现

/embedding/check
POST 接口

• 实现/datasets/

/

DELETE

• 实现/api/v1/datasets/
PUT

• 实现/api/v1/datasets/

/index
的相关接口

• 修复旧版/chunks文档存储清理时租户选择问题，改为使用数据集所有者租户

• 对normalizeDatasetID进行修复

• 修复按数据集名称列出数据集文件时的问题

• 新增list_datasets.sh示例脚本

2. 文档 PATCH 与元数据同步

• 在 Go 侧实现 document PATCH API

• 对齐解析与 metadata 同步行为

• 对齐文档 metadata 批处理 API 以及 upload_info 与 Python 的行为

• 修复 metadata add modal 因闭包陈旧发送空值的问题

• 修复 metadata add modal 发送空值到后端的问题

• 修复不可变文档字段值为 0 时的校验问题

十一、MCP 相关变更 1. MCP 服务器与发现流程修复

• 修复 MCP 数据集发现因 REST API 最大分页限制而失败的问题

• 修复 MCP 文档 metadata 缓存可能在文档返回空 docs 页时进入死循环的问题

• 修复 MCP 服务器遇到空页面时无限挂起的问题

• 修复文档最后一页因分页逻辑错误被丢失的问题

• 将 MCP server detail 和 download API 迁移到 Go

十二、Dataflow 与流程引擎相关变更 1. Dataflow 功能恢复

• 恢复 dataflow rerun endpoint

• 恢复 ingestion response 中 DSL payload 返回

• 恢复 dataflow parser 默认值

• 返回实际 SSE payload

• 保证 timeline 和 parser 视图能正确渲染

• 确保 pipeline 运行过程中 message ID 和日志更新可以正常显示

2. 流程与图执行稳定性增强

• 防止 Switch Flow 路径中 component ID 缺失导致NoneType崩溃

• 更稳健的 graph engine

• 收紧 loop 校验逻辑

• 当 Loop 算子的循环变量类型设为 object 时，修复点击其中 Variable Replicator 算子报错的问题

十三、LLM、模型与 Provider 相关变更 1. 模型接入与兼容性修复

• 修复 Google Cloud Gemini 在 eu/us 多区域 endpoint 下的新模型调用问题

• 支持新的 qwen 模型

• 为all_models.json补充缺失的 qwen 模型

• 修复推测火山 embedding model 的问题

• 修复新增 VLLM 时没有 apikey 会失败的问题

• 新增 OpenAI-compatible gateway 的 API model provider

• 实现 Go 版 OpenAI chat completions

• 统一 provider id 或 provider name 的路由方式

• 模型配置新增 tools

2. Langfuse 相关

• 新增 Langfuse API key 迁移行为

3. 默认模型与角色模型展示

• 新增 show / set role default models

• 显示模型并列出所有模型

• 修复模型相关命令

• 修复 show model 和 list models

十四、Go API 迁移与补齐

本次版本有大量 Go API 迁移与补齐工作。

1. 数据集与文档相关 Go API

• 实现 Go 侧 document PATCH API

• 迁移 MCP server detail 与 download API 到 Go

• 实现/api/v1/datasets/
PUT

• 实现/api/v1/datasets/

/index
相关接口

• 实现/api/v1/datasets/

/chunks
POST

• 实现

/chunks/

PATCH

• 实现/datasets/

/documents/batch-update-status


• 实现/datasets/

/

DELETE

• 实现/api/v1/datasets/{dataset_id}/documents/{document_id}/chunksPOST

• 新增数据集 tags endpoints

• 新增数据集 tags aggregation API

• 新增数据集 search endpoint

• 新增数据集文档上传 API

• 实现

/embedding/check
POST

• 实现/datasets/

/chunks
DELETE

• 对齐 document metadata batch APIs 和 upload_info 行为

2. 聊天与消息相关 Go API

• 完成 chat channel API 迁移

• 实现 BulkDeleteChats Go API，并修复 ListChats

• 迁移 searchbot share detail endpoint 到 Go

• 对齐 chat session get/update 与 Python 行为

• 新增 chat update endpoints

• 实现 Search/Get/Update-Messages API

• 实现 Add messages

• 实现 Create-Chat/Session、Delete-Session

3. 连接器与其他接口

• 新增connectors/

PATCH
路由

4. 行为对齐与兼容

• Align Go agent behavior with Python，但 retrieval component 例外

• normalizeDatasetID 修复

• use RESTful pipeline detail API with knowledgeId and logId

• 修复 CLI 指向错误 API endpoint 的问题

• 替换 tenant_llm APIs

十五、Go CLI 变更汇总

Go CLI 是本次版本中更新最密集的部分之一，功能新增、重构与修复非常多。

1. 平台与命名

• Go CLI 支持 Windows、Linux、macOS

• 将ragflow_cli重命名为ragflow-cli

2. 功能新增

• 新增 statistics 命令

• 新增显示任务摘要命令

• 新增 list、remove、stop tasks 命令

• 新增 list user commands framework

• 新增 admin list configs

• 新增 admin list providers

• 新增 admin model framework

• 新增 response output

• 新增 provider instance models 的列出、同步与 provider 列出

• 新增默认公钥

• 新增 show / set role default models

• 新增 show model 和 list all models

• 新增 show admin server 和 api server

• 新增新的 response function

3. 修复项

• 改善 CLIparseAddModel中变量与标签命名

• 修复 alter role

• 修复 mode switch

• 修复 key commands

• 修复 list dataset files by dataset name

• 修复 list provider instance tasks

• 修复 model related commands

• 修复 show variable

• 修复 show model 和 list models

• 修复 CLI 指向错误 API endpoint

• Go CLI 多次重构与命令重构

十六、Agent 与工具相关变更 1. Agent 稳定性与交互体验

• 修复 agent 不能与已有同名名称共存的问题

• 修复重新进入 agent 页面时短暂闪现上一会话数据的问题

• 修复 agent 对不同 reference data 格式的处理

• 修复 agent log 重新拉取与 slider 百分比四舍五入问题

• 修复 Agent 对话顶部空消息通知问题

• 对齐 Go agent 与 Python agent 行为，但 retrieval 组件除外

2. Agent 工具能力

• 为 agent 新增 Keenable web search tool

• 修复 Wikipedia 歧义页和页面错误记录方式，由直接失败改为记录日志

• 修复 PubMed 工具始终返回Unknown Authors的问题

• 修复 DeepL 组件校验失败且错误被吞掉的问题

3. Loop、Switch 与变量处理

• 修复 Switch 输入为None时字符串操作失败的问题

• 收紧 loop 校验

• 修复 Loop 中 object 类型循环变量与 Variable Replicator 的错误

十七、前端与 UI/UX 变更 1. 布局与展示修复

• 修复文本、溢出与间距一致性的布局问题

• 调整 DatasetTable 组件中的表格高度和按钮位置

• 在 parsing status display 中新增日志图标

• 修复 re-enter agent page 时旧数据闪现

• 修复元数据新增弹窗空值提交

• 修复图片显示与多模态图像路由问题

• 修复空消息通知问题

2. 搜索与命名相关

• 修复 search rename error with multiple error message

十八、国际化变更 1. 韩语翻译

• 修复缺失的 i18n 覆盖

• 优化韩语翻译

2. 法语翻译

• 补全聊天渠道、用户名校验、模型编辑等法语翻译缺失

十九、日志、上下文与基础能力变更 1. 日志体系

• 统一 Go 日志为 zap，并支持 rotation

• 去除按包级别的日志等级配置

2. 并发与上下文

• 在线程池执行中传播contextvars

3. 图引擎与框架

• Refactor harness framework

• More resilient graph engine

二十、搜索、RAG、NLP 与聚类相关修复 1. 检索与聚类修复

• 修复rag/raptor中 GMM cluster selection 的max_cluster边界问题

2. NLP 修复

• 修复is_english对字符串输入的处理，按单个短语处理

二十一、存储、文档状态与解析进度相关修复

• 修复文档进度在 embedding model 错误时未设置为 fail

• 修复progress_msg.strip()的NoneType问题

• 修复 handle move file failed

• 修复 Python RAGFlowS3 缺失 move/copy

• 恢复 upload_info 路由支持

二十二、与 PDF、Parser、Go 化迁移相关的重点变化

• 将pdf_parser.py迁移到 Golang

• 修复 VLM PDF parser 只解析前 12 页

• 使 PDF 默认页范围与后端对齐

• 恢复 Dataflow parser 默认值

• 移除 deepdoc 依赖

二十三、文档与开发资料更新

• 更新 Go 开发文档

• 补充 v0.26.2 release notes

二十四、按原始发布说明归纳后的完整更新清单

为确保不遗漏官方提供的任何信息，下面按内容再次做一轮完整覆盖式归档：

新功能

• 集成 WhatsApp，使用二维码扫描接入

• 集成钉钉，使用 bot API 凭据接入

• 集成企业微信，使用 WebSocket 连接接入

• 文件解析新增 PP-OCRv6 及类似文本识别模型的回退逻辑

• 在 PaddleOCR 流水线中集成图像解析

改进

• 文件摄取逻辑新增边界检查，支持安全地将空文件夹链接到数据集

•get_flatted_meta_by_kbs()增加分页，避免超过 10000 文档时 CRUD 失败

• 聊天渠道保证终端用户会话历史重启后保留，同时新绑定对话时继续隔离

• 扩展国际化覆盖范围并优化韩语 UI 翻译

• 补充法语在聊天渠道、用户名校验、模型编辑中的缺失翻译

文件解析修复

• 修复 DOCXHeading样式触发ValueError

• 修复法律文档解析器移除 DOCX 表格的问题

• 修复设置 DeepDoc delimiter 后 Markdown 标题与下文分离

• 修复 Markdown 表格在 chunk 中重复出现

• 修复 HTML 过大块拆分时原文丢失

• 修复 Excel 零值单元格文本块丢失

• 修复 VLM PDF parser 页数解析限制

• 修复默认 PDF 页范围与后端不一致

• 修复[ID:0]未转换为Fig. 1

• 修复naive_merge分割和 token overlap 统计

• 支持 GFM 表格分隔符的一种更宽松写法

• 移除 deepdoc 依赖

• 将pdf_parser.py迁移到 Go

MCP 修复

• 修复空白页导致 MCP 服务器无限挂起

• 修复最后一页文档被静默丢弃

• 修复因抓取上限和page_size限制冲突导致的 MCP 连接与数据集发现失败

• 修复文档 metadata 缓存空页死循环问题

• 迁移 MCP detail 和 download API 到 Go

Dataflow 修复

• 恢复 rerun 接口

• 恢复 ingestion response 中 DSL payload

• 恢复 dataflow parser 默认值

• 返回真实 SSE payload

• 正确显示 message ID 和日志更新

• 修复 pipeline detail API 使用方式

• 防止 Switch Flow 路径缺失组件 ID 导致崩溃

• 提升 graph engine 韧性

• 收紧 loop 校验

• 修复 loop 中 object 变量与 Variable Replicator 的错误

LLM 与模型修复

• 修复 Google Cloud Vertex AI 对 gemini-3.5-flash 的 eu/us 区域路由

• 支持新的 qwen 模型

• 补充 qwen 模型配置

• 修复新增 VLLM 无 apikey 失败

• 修复火山 embedding model 猜测问题

• 新增 OpenAI-compatible gateway provider

• Go 实现 OpenAI chat completions

• provider 通过 id 或名称统一路由

• 模型配置新增 tools

UI/UX 修复

• 修复 metadata add modal 空值提交

• 修复布局、溢出、间距一致性问题

• 修复 DatasetTable 高度和按钮位置

• 新增解析状态日志图标

• 修复 Agent 页面旧数据闪现

• 修复空消息通知

• 修复图片显示与多模态图像路由

• 修复 Flexible Chat Configuration

Go API / Go CLI / Go 生态

• 大量数据集、文档、chunks、message、chat、session、connector 相关 API 已在 Go 侧实现或迁移

• Go CLI 支持三大操作系统

• Go CLI 重命名为ragflow-cli

• 新增 statistics、任务管理、provider 管理、admin 配置、模型展示等多个命令

• 修复多项命令与模式切换、key、变量显示、模型展示问题

• 统一 Go 日志

• 更新 Go 开发文档

二十五、结语

RAGFlow v0.26.2 是一个覆盖面非常广的版本，更新既包含面向终端接入的新增聊天渠道，也包含底层基础设施的大量修复与 Go 化推进。

从官方变更内容来看，这一版的价值主要体现在以下几类能力同时推进：

• 聊天入口继续扩展，新增 WhatsApp、钉钉、企业微信

• 文档解析链路更完整，OCR、DOCX、Markdown、PDF、Excel 均有提升

• 数据集能力更稳，面向大规模文档场景的分页与边界处理更加完善

• MCP 与 Dataflow 的关键稳定性问题得到修复

• Go API 与 Go CLI 持续补齐，工程化推进明显

• 模型接入、国际化、Agent 工具链、前端体验同步优化

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