RagFlow ist ein Open-Source-KI-Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Framework, das sich durch tiefes Dokumentenverständnis auszeichnet. Es ist eines der besten RAG-Frameworks, das eine Reihe leistungsfähiger Funktionen und Fähigkeiten bietet.

Einige der wichtigsten Updates und Funktionen von RagFlow umfassen:

• Unterstützung für die Verarbeitung von Audiodateien, Integration verschiedener großer Sprachmodelle und die Hinzufügung neuer Komponenten wie Wikipedia und Baidu zum Wissensgraphen.
• Workflow-Unterstützung auf Basis von Graphen, die die Erstellung komplexer Workflows und Agenten über traditionelle DAGs hinaus ermöglicht.
• Kompatibilität mit einer Vielzahl von Dateitypen, einschließlich Dokumenten, Text, Bildern und eingescannten Kopien.
• Intelligentes und erklärbares template-basiertes Chunking, das Halluzinationen reduziert und schnelle Ansichten von Schlüsselreferenzen und nachvollziehbaren Zitaten bietet.
• Betonung der Aufrechterhaltung der Datenqualität und der Sicherstellung einer genauen Klassifizierung und Ausgabe unter Nutzung des tiefen Dokumentenverständnisses.
• Open-Source und kostenlos nutzbar, was eine weitere Erweiterung und Anpassung ermöglicht.

RagFlow, das Open-Source-KI-Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Framework, hat kürzlich eine Reihe bedeutender Updates erhalten, die seine Fähigkeiten erweitern. Dieser leistungsfähige Motor zeichnet sich durch tiefes Dokumentenverständnis aus und gilt als eines der besten RAG-Frameworks.

Die neuesten Updates umfassen:

1. Erweiterte Integrationen:

   • Unterstützung für die Verarbeitung von Audiodateien
   • Integration neuer großer Sprachmodelle
   • Hinzufügung von Komponenten wie Wikipedia und Baidu zum Wissensgraphen

2. Workflow basierend auf Graphen:

   • Ermöglicht die Erstellung komplexer Workflows oder Agenten über traditionelle DAG-Darstellungen (Directed Acyclic Graph) hinaus
   • Verbessert die Dateneinstufung, Zugangskontrolle, Aktivitätsüberwachung und Datenverlustprävention

3. Erweiterte Dateisupport:

   • Unterstützt verschiedene Dateitypen, einschließlich Dokumente, Texte, Bilder und eingescannte Kopien
   • Intelligentes und erklärbares template-basiertes Chunking

4. Verbesserte Qualität und Erklärbarkeit:

   • Reduzierte Halluzination durch schnelle Ansichten von Schlüsselreferenzen und nachvollziehbaren Zitaten
   • Fokussiert auf die Aufrechterhaltung der Ausgabequalität und Datenklassifizierungsgenauigkeit basierend auf tiefem Dokumentenverständnis

RagFlow ist ein Open-Source-KI-Framework, das Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf Basis von tiefem Dokumentenverständnis ermöglicht. Es bietet eine umfassende Lösung zum Aufbau von generativen KI-Anwendungen, die komplexe Datenformate verarbeiten und verstehen können.

Die Schlüsselmerkmale von RagFlow umfassen:

1. Automatisierte und mühelose RAG-Workflows: RagFlow vereinfacht die Orchestrierung von RAG-Prozessen und macht sie für persönliche und unternehmerische Anwendungsfälle zugänglich.

2. Flexible Modellintegration: RagFlow ermöglicht die Konfiguration und Integration verschiedener großer Sprachmodelle und Embedding-Modelle, was Flexibilität bei der Auswahl der KI-Modelle bietet.

3. Mehrfache Recall-, Pair- und Fuse-Reranking-Fähigkeiten: RagFlow bietet fortschrittliche Abruf- und Rankingfähigkeiten, um sicherzustellen, dass die relevantesten Informationen für die Generierung von Antworten verwendet werden.

4. Intuitive APIs für nahtlose Integration: RagFlow stellt einfach zu verwendende APIs bereit, die eine reibungslose Integration in Geschäftsanwendungen und Workflows ermöglichen.

RagFlow ist ein Open-Source-KI-Framework, das tiefes Dokumentenverständnis und effiziente Workflows für Unternehmen und Privatanwender ermöglicht. Die jüngsten Updates haben die Fähigkeiten von RagFlow erheblich erweitert, darunter die Unterstützung für die Verarbeitung von Audiodateien, die Integration neuer großer Sprachmodelle, die Möglichkeit, Workflows auf Basis von Graphen zu unterstützen, und eine verbesserte Unterstützung für verschiedene Dateiformate.

Eines der herausragenden Merkmale von RagFlow ist sein auf Graphen basierender Workflow, der es Nutzern ermöglicht, komplexe Workflows oder Agenten über traditionelle DAG-Darstellungen (Directed Acyclic Graph) hinaus zu erstellen. Dieses Merkmal ermöglicht eine bessere Dateneinstufung, Zugangskontrolle, Aktivitätsüberwachung und Datenverlustprävention.

RagFlow ist eine ideale Wahl für den Aufbau von generativer KI in Ihrem Unternehmen, da es das volle Potenzial Ihrer Workflows erschließt und sicherstellt, dass Fragen aus komplexen Datenformaten wahrheitsgemäß beantwortet werden. Die automatisierten und mühelosen RAG-Workflows, die flexible Konfiguration von Sprachmodellen und Embedding-Modellen sowie die intuitiven APIs machen es zu einem leistungsfähigen Werkzeug für eine nahtlose Integration in Unternehmen.

RagFlow ist ein Open-Source-KI-Framework, das sich auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) und tiefes Dokumentenverständnis spezialisiert hat. Hier erfahren Sie, wie Sie mit RagFlow loslegen können:

Lokale Bereitstellung

Um RagFlow lokal bereitzustellen, benötigen Sie die folgenden Voraussetzungen:

• CPU mit mindestens 4 Kernen
• 16 GB+ RAM
• 50 GB+ Festplattenspeicher
• Installiertes Docker

1. Klonen Sie das RagFlow-Repository mit Git.
2. Navigieren Sie zum ragflow-Ordner und führen Sie den Docker-Compose-Befehl aus, um den Server einzurichten.
3. Sobald der Server läuft, werden Sie zur RagFlow-Oberfläche weitergeleitet, wo Sie Ihre Wissensbasis verwalten, mit Ihrem Assistenten chatten und den graphenbasierten Workflow erkunden können.

Erkunden Sie die RagFlow-Demo

1. Sie können die RagFlow-Demo ausprobieren, die vollständig in der Cloud gehostet ist, um einen allgemeinen Eindruck von ihren Fähigkeiten zu bekommen.
2. In der Oberfläche können Sie eine neue Wissensbasis erstellen, Dateien hochladen und die Chunking-, Abruf- und Modelleinstellungen konfigurieren.
3. Sobald Ihre Dateien verarbeitet wurden, können Sie mit Ihrem Assistenten chatten und sehen, wie RagFlow durch den Einsatz von Retrieval-Augmented Generation genaue und gut belegte Antworten liefert.
4. Die graphenbasierte Workflow-Funktion ermöglicht es Ihnen, benutzerdefinierte Agenten zu erstellen und komplexe KI-gesteuerte Aufgaben zu orchestrieren, was die Flexibilität und Leistungsfähigkeit von RagFlow weiter erhöht.

RagFlow, das Open-Source-KI-Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Framework, bietet robuste Funktionen zur Verwaltung und Anpassung von Wissensdatenbanken, die Anwender in die Lage versetzen, das System an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Hier ist ein genauerer Blick auf diese Funktionen:

1. Verwaltung der Wissensdatenbank: RagFlow ermöglicht es Ihnen, Ihre eigenen Wissensdatenbanken zu erstellen und zu verwalten. Sie können verschiedene Dateitypen, einschließlich Dokumente, Bilder und sogar URLs, hochladen, und das System wird den Inhalt automatisch parsen und in kleinere Teile unterteilen, um einen effizienten Abruf und eine effiziente Generierung zu ermöglichen. Dies versetzt Sie in die Lage, ein umfassendes Wissensrepository aufzubauen, das auf Ihren Anwendungsfall zugeschnitten ist.

2. Modellintegration: RagFlow unterstützt die Integration einer Vielzahl großer Sprachmodelle, von OpenAI bis hin zu NVIDIA und Open-Source-Alternativen. Diese Flexibilität ermöglicht es Ihnen, das Modell auszuwählen, das am besten zu Ihren Anforderungen passt, sei es für eine verbesserte Genauigkeit, spezialisiertes Domänenwissen oder bestimmte Fähigkeiten.

3. Chunking und Abrufoptimierung: RagFlow bietet intelligentes und erklärbares template-basiertes Chunking, das Halluzinationen reduziert und sicherstellt, dass die Ausgabe auf dem Quellmaterial basiert. Darüber hinaus können Sie das Raptor-Abrufverbesserungsfeature nutzen, um die Relevanz und Genauigkeit der generierten Antworten weiter zu verbessern.

4. Workflow-Automatisierung: Die graphenbasierte Workflow-Funktion in RagFlow ermöglicht es Ihnen, komplexe, automatisierte Workflows und Agenten zu erstellen, die über traditionelle DAG-Darstellungen (Directed Acyclic Graph) hinausgehen. Dies ermöglicht eine bessere Dateneinstufung, Zugangskontrolle, Aktivitätsüberwachung und Datenverlustprävention und rationalisiert Ihre KI-gesteuerten Prozesse.

Der Graphworkflow in RAGflow ist ein leistungsfähiges Merkmal, das es Ihnen ermöglicht, komplexe, personalisierte RAG-basierte Assistenten zu erstellen. Dieser Workflow erlaubt es Ihnen, verschiedene Komponenten per Drag-and-Drop zu kombinieren, um Ihren gewünschten Agenten oder Chatbot zu konstruieren und den Prozess des Aufbaus von Retrieval-Augmented-Generation-Anwendungen (RAG) zu vereinfachen.

Der Graphworkflow bietet eine Reihe von Komponenten, darunter Abruf, Generierung, Antwortenkategorisierung, Relevanzumschreibung von Nachrichten und Schlüsselwortextraktion. Diese Komponenten können nahtlos integriert werden, um einen maßgeschneiderten Workflow zu erstellen, der Ihren spezifischen Bedürfnissen entspricht, sei es ein Kundenservice-Chatbot, ein HR-Assistent oder ein mehrsprachiger Dolmetscher.

Einer der Hauptvorteile des Graphworkflows ist seine Flexibilität. Sie können von Grund auf neu beginnen und Ihren Agenten selbst aufbauen oder die von RAGflow bereitgestellten vorgefertigten Assistenten wie den Websuche-Assistenten nutzen, um Ihre Entwicklung zu beschleunigen. Dies ermöglicht es Ihnen, schnell Prototypen zu erstellen und Ihre Ideen zu iterieren, was Zeit und Ressourcen spart.

Darüber hinaus unterstützt der Graphworkflow eine Vielzahl von Integrationen, einschließlich beliebter Wissensquellen wie Wikipedia, PubMed und Archive.org. Dies ermöglicht es Ihnen, externe Datenquellen nahtlos in Ihre RAG-gesteuerten Anwendungen zu integrieren und sicherzustellen, dass Ihre Agenten Zugriff auf eine reichhaltige und vielfältige Wissensbasis haben.