RagFlow هو إطار عمل مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي للتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) والذي يتميز بفهم وثائق عميق. إنه واحد من أفضل إطارات RAG المتاحة، ويقدم مجموعة من الميزات والقدرات القوية.

بعض التحديثات والميزات الرئيسية لـ RagFlow تشمل:

• الدعم لتحليل ملفات الصوت، والتكامل مع نماذج اللغة الكبيرة المختلفة، وإضافة مكونات جديدة مثل ويكيبيديا وبايدو إلى رسم البيانات المعرفية.
• دعم العمليات الأساسية القائمة على الرسوم البيانية، مما يمكّن من إنشاء عمليات أساسية ووكلاء معقدة أبعد من الرسوم البيانية الموجهة الحلقية التقليدية.
• التوافق مع مجموعة واسعة من أنواع الملفات، بما في ذلك المستندات والنصوص والصور والنسخ الممسوحة ضوئيًا.
• التجزئة الذكية والقابلة للتفسير على أساس القوالب، مما يقلل من الهلوسة ويوفر عروضًا سريعة للمراجع الرئيسية والاقتباسات القابلة للتتبع.
• التركيز على الحفاظ على جودة البيانات وضمان التصنيف الدقيق والإخراج، باستخدام فهم وثائق عميق.
• مفتوح المصدر ومجاني للاستخدام، مما يسمح بمزيد من التوسيع والتخصيص.

RagFlow هو خيار مثالي لبناء الذكاء الاصطناعي التوليدي في عمليات عملك، وتحرير الإمكانات الكاملة لتكنولوجيا RAG. إن التنسيق الآلي والسهل للRAG، والتكامل المرن للنماذج، والواجهات البرمجية التطبيقية البسيطة تجعله أداة قوية لكل من الاستخدامات الشخصية والمؤسسية.

للبدء باستخدام RagFlow، يمكنك تجربة الديمو المستضاف في السحابة أو نشر الإطار محليًا. يتطلب النشر المحلي نظامًا بحد أدنى 4 أنوية معالجة مركزية، و 16 جيجابايت من الذاكرة العشوائية، و 50 جيجابايت من مساحة التخزين، بالإضافة إلى تثبيت Docker.

بمجرد الإعداد، يمكنك إدارة قاعدة المعرفة الخاصة بك، وتحميل الملفات، وإنشاء مساعدين وعمليات أساسية مخصصة باستخدام لوحة تحكم RagFlow. تتيح ميزة العمليات الأساسية القائمة على الرسوم البيانية لك إنشاء وكلاء وتطبيقات مخصصة مدعومة بـ RAG بسهولة.

RagFlow هو محرك RAG أساسي أوصي به بشدة للاستكشاف. تجعل ميزاته القوية، وطبيعته مفتوحة المصدر، والتحديثات المستمرة منه خيارًا مقنعًا لأي شخص يبحث عن الاستفادة من فوائد التوليد المعزز بالاسترجاع في مشاريعه أو عمليات أعماله.

RagFlow، إطار عمل الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر للتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، قد تلقى مؤخرًا سلسلة من التحديثات الهامة التي تعزز قدراته. يتميز هذا المحرك القوي بفهم وثائق عميق ويُعتبر واحدًا من أفضل إطارات RAG المتاحة.

تشمل أحدث التحديثات ما يلي:

1. توسيع التكامل:

   • الدعم لتحليل ملفات الصوت
   • التكامل مع نماذج اللغة الكبيرة الجديدة
   • إضافة مكونات مثل ويكيبيديا وبايدو إلى رسم البيانات المعرفية

2. العمليات الأساسية القائمة على الرسوم البيانية:

   • تمكّن من إنشاء عمليات أساسية أو وكلاء معقدة أبعد من تمثيلات الرسوم البيانية الموجهة الحلقية التقليدية
   • تحسن تصنيف البيانات، والتحكم في الوصول، ومراقبة النشاط، ومنع فقدان البيانات

3. تعزيز دعم الملفات:

   • يدعم أنواعًا مختلفة من الملفات، بما في ذلك المستندات والنصوص والصور والنسخ الممسوحة ضوئيًا
   • التجزئة الذكية والقابلة للتفسير على أساس القوالب

4. تحسين الجودة والقابلية للتفسير:

   • تقليل الهلوسة من خلال عروض سريعة للمراجع الرئيسية والاقتباسات القابلة للتتبع
   • التركيز على الحفاظ على جودة الإخراج ودقة تصنيف البيانات استنادًا إلى فهم وثائق عميق

RagFlow هو إطار عمل مجاني وكامل مفتوح المصدر، مما يسمح للمستخدمين بتوسيعه وتخصيصه بشكل أكبر. إن محركه الأساسي للRAG هو أداة قيمة للشركات والأفراد الذين يبحثون عن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملياتهم الأساسية، مما يضمن إجابات صادقة ومؤسسة جيدًا.

RagFlow هو إطار عمل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر يمكّن من التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) على فهم وثائق عميق. إنه يوفر حلاً شاملاً لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية التي يمكنها معالجة وفهم تنسيقات البيانات المعقدة.

تشمل الميزات الرئيسية لـ RagFlow ما يلي:

1. عمليات RAG آلية وسهلة: يبسط RagFlow تنسيق عمليات RAG، مما يجعلها في متناول كل من الاستخدامات الشخصية والمؤسسية.

2. تكامل نماذج مرن: يسمح RagFlow لك بتكوين وتكامل مجموعة متنوعة من نماذج اللغة الكبيرة ونماذج التضمين، مما يوفر مرونة في اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

3. قدرات استرجاع متعددة وترتيب وإعادة ترتيب متقدمة: يقدم RagFlow قدرات استرجاع ورتب متقدمة لضمان استخدام المعلومات الأكثر صلة لتوليد الردود.

4. واجهات برمجية تطبيقية سهلة الاستخدام للتكامل السلس: يوفر RagFlow واجهات برمجية تطبيقية سهلة الاستخدام تمكّن من التكامل السلس مع تطبيقات الأعمال والعمليات الأساسية.

يتبع معمارية RagFlow سيرورة عمل منظمة:

1. السؤال/الاستعلام: تبدأ العملية بسؤال أو استعلام المستخدم.
2. استيراد الملفات والتجزئة: يستورد RagFlow الملفات ذات الصلة ويقسم المحتوى إلى قطع أصغر وقابلة للإدارة للمعالجة الفعالة.
3. الاسترجاع والترتيب: يسترجع الإطار المعلومات الأكثر صلة من البيانات المجزأة ويرتب النتائج باستخدام تقنيات متقدمة.
4. التوليد والدمج: ثم يقوم RagFlow بتوليد الرد النهائي عن طريق دمج المعلومات المسترجعة مع قدرات نموذج اللغة الكبير.
5. الإخراج: يتم تقديم الرد المولد للمستخدم، مع فهم وثائق عميق وقابلية للتتبع إلى المواد المصدرية.

تعزز ميزة العمليات الأساسية القائمة على الرسوم البيانية في RagFlow مرونة وتعقيد النظام، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء وكلاء وعمليات أساسية مخصصة لاحتياجاتهم المحددة. هذا يمكّن من تصنيف البيانات بشكل أفضل، والتحكم في الوصول، ومراقبة النشاط، ومنع فقدان البيانات.

من خلال الاستفادة من RagFlow، يمكن للشركات والأفراد دمج قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية في عملياتهم الأساسية بسلاسة، مع الاستفادة من تحسين جودة الرد، والإجابات المؤسسة، وفهم الوثائق العميق.

RagFlow هو إطار عمل مفتوح المصدر للتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) الذي يمكّن من فهم وثائق عميق وعمليات أساسية منسقة. إليك كيفية البدء باستخدام RagFlow:

النشر المحلي

لنشر RagFlow محليًا، ستحتاج إلى المتطلبات الأساسية التالية:

• وحدة معالجة مركزية بحد أدنى 4 أنوية
• ذاكرة عشوائية 16 جيجابايت أو أكثر
• مساحة تخزين 50 جيجابايت أو أكثر
• تثبيت Docker

1. استنسخ مستودع RagFlow باستخدام Git.
2. انتقل إلى مجلد ragflow وقم بتشغيل أمر Docker Compose لإعداد الخادم.
3. بمجرد تشغيل الخادم، سيتم توجيهك إلى لوحة تحكم RagFlow حيث يمكنك إدارة قاعدة المعرفة الخاصة بك، والدردشة مع المساعد الخاص بك، واستكشاف العمليات الأساسية القائمة على الرسوم البيانية.

استكشاف عرض RagFlow

1. يمكنك تجربة عرض RagFlow، والذي يستضاف بالكامل في السحابة، للحصول على فكرة عامة عن قدراته.
2. في لوحة التحكم، يمكنك إنشاء قاعدة معرفة جديدة، وتحميل الملفات، وتكوين إعدادات التجزئة والاسترجاع والنماذج.
3. بمجرد معالجة ملفاتك، يمكنك البدء في الدردشة مع المساعد الخاص بك وشاهد كيف يوفر RagFlow إجابات دقيقة ومؤسسة جيدًا من خلال الاستفادة من نهج التوليد المعزز بالاسترجاع.
4. تتيح ميزة العمليات الأساسية القائمة على الرسوم البيانية لك إنشاء وكلاء مخصصين وتنسيق مهام معقدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يعزز مزيدًا من المرونة والقوة لـ RagFlow.