RagFlow est un cadre open source d'intelligence artificielle d'Augmentation de la Génération par Récupération (RAG) qui excelle dans la compréhension approfondie des documents. C'est l'un des meilleurs cadres RAG disponibles, offrant une gamme de fonctionnalités et de capacités puissantes.

Parmi les principales mises à jour et fonctionnalités de RagFlow, on peut citer :

• La prise en charge de l'analyse de fichiers audio, l'intégration de divers modèles de langage de grande taille et l'ajout de nouveaux composants comme Wikipédia et Baidu au graphe de connaissances.
• Le support de workflow basé sur des graphes, permettant la création de workflows et d'agents complexes au-delà des DAG (graphes acycliques dirigés) traditionnels.
• La compatibilité avec une large gamme de types de fichiers, notamment des documents, du texte, des images et des copies numérisées.
• Un découpage intelligent et explicable basé sur des modèles, réduisant les hallucinations et fournissant des aperçus rapides des principales références et citations traçables.
• L'accent mis sur le maintien de la qualité des données et la garantie d'une classification et d'une sortie précises, en tirant parti d'une compréhension approfondie des documents.
• Open source et gratuit à utiliser, permettant une extension et une personnalisation supplémentaires.

RagFlow, le cadre open source d'intelligence artificielle d'Augmentation de la Génération par Récupération (RAG), a récemment reçu une série de mises à jour importantes qui améliorent ses capacités. Ce moteur puissant excelle dans la compréhension approfondie des documents et est considéré comme l'un des meilleurs cadres RAG disponibles.

Les dernières mises à jour incluent :

1. Intégrations élargies :

   • Prise en charge de l'analyse de fichiers audio
   • Intégration de nouveaux modèles de langage de grande taille
   • Ajout de composants comme Wikipédia et Baidu au graphe de connaissances

2. Workflow basé sur un graphe :

   • Permet la création de workflows ou d'agents complexes au-delà des représentations DAG (graphes acycliques dirigés) traditionnelles
   • Améliore la classification des données, le contrôle d'accès, le suivi des activités et la prévention des pertes de données

3. Prise en charge de fichiers améliorée :

   • Prend en charge divers types de fichiers, notamment des documents, des textes, des images et des copies numérisées
   • Découpage intelligent et explicable basé sur des modèles

4. Qualité et explicabilité améliorées :

   • Réduction des hallucinations grâce à des aperçus rapides des principales références et citations traçables
   • Se concentre sur le maintien de la qualité de la sortie et de la précision de la classification des données basée sur une compréhension approfondie des documents

RagFlow est un cadre d'intelligence artificielle open source qui permet la génération augmentée par récupération (RAG) sur la compréhension approfondie des documents. Il fournit une solution complète pour construire des applications d'intelligence artificielle génératrice qui peuvent traiter et comprendre des formats de données complexes.

Les principales fonctionnalités de RagFlow incluent :

1. Workflows RAG automatisés et sans effort : RagFlow simplifie l'orchestration des processus RAG, les rendant accessibles pour les cas d'utilisation personnels et d'entreprise.

2. Intégration de modèles flexible : RagFlow vous permet de configurer et d'intégrer divers modèles de langage de grande taille et modèles d'intégration, offrant de la flexibilité dans le choix de vos modèles d'IA.

3. Capacités de rappel, d'appariement et de classement multiples : RagFlow offre des capacités de récupération et de classement avancées pour garantir que les informations les plus pertinentes soient utilisées pour générer des réponses.

4. API intuitives pour une intégration transparente : RagFlow fournit des API faciles à utiliser qui permettent une intégration transparente avec les applications et les workflows d'entreprise.

RagFlow est un cadre d'intelligence artificielle open source qui permet la génération augmentée par récupération (RAG) et la compréhension approfondie des documents, tout en simplifiant les workflows. Voici comment vous pouvez vous lancer avec RagFlow :

Déploiement local

Pour déployer RagFlow localement, vous aurez besoin des prérequis suivants :

• Un processeur avec au moins 4 cœurs
• 16 Go+ de RAM
• 50 Go+ d'espace de stockage
• Docker installé

1. Clonez le dépôt RagFlow en utilisant Git.
2. Naviguez jusqu'au dossier ragflow et exécutez la commande Docker Compose pour configurer le serveur.
3. Une fois que le serveur est en cours d'exécution, vous serez dirigé vers le tableau de bord RagFlow où vous pourrez gérer votre base de connaissances, discuter avec votre assistant et explorer le workflow basé sur un graphe.

Exploration de la démo RagFlow

1. Vous pouvez essayer la démo RagFlow, entièrement hébergée dans le cloud, pour vous faire une idée générale de ses capacités.
2. Dans le tableau de bord, vous pouvez créer une nouvelle base de connaissances, télécharger des fichiers et configurer le découpage, la récupération et les paramètres des modèles.
3. Une fois que vos fichiers sont traités, vous pouvez commencer à discuter avec votre assistant et voir comment RagFlow fournit des réponses précises et bien référencées en tirant parti de l'approche de génération augmentée par récupération.
4. La fonctionnalité de workflow basée sur un graphe vous permet de créer des agents personnalisés et d'orchestrer des tâches complexes alimentées par l'IA, renforçant davantage la flexibilité et la puissance de RagFlow.

RagFlow, le cadre open source d'intelligence artificielle d'Augmentation de la Génération par Récupération (RAG), offre des capacités robustes de gestion et de personnalisation de la base de connaissances qui permettent aux utilisateurs d'adapter le système à leurs besoins spécifiques. Voici un aperçu plus détaillé de ces fonctionnalités :

1. Gestion de la base de connaissances : RagFlow vous permet de créer et de gérer vos propres bases de connaissances. Vous pouvez télécharger divers types de fichiers, notamment des documents, des images et même des URL, et le système les analysera et les découpera automatiquement pour une récupération et une génération efficaces. Cela vous permet de construire un référentiel de connaissances complet adapté à votre cas d'utilisation.

2. Intégration de modèles : RagFlow prend en charge l'intégration d'une large gamme de modèles de langage de grande taille, d'OpenAI à NVIDIA en passant par des alternatives open source. Cette flexibilité vous permet de choisir le modèle qui correspond le mieux à vos exigences, que ce soit pour une meilleure précision, des connaissances de domaine spécialisées ou des capacités spécifiques.

3. Optimisation du découpage et de la récupération : RagFlow offre un découpage intelligent et explicable basé sur des modèles, ce qui aide à réduire les hallucinations et garantit que la sortie soit ancrée dans le matériel source. De plus, vous pouvez tirer parti de la fonctionnalité d'amélioration de la récupération Raptor pour améliorer davantage la pertinence et la précision des réponses générées.

4. Automatisation des workflows : La fonctionnalité de workflow basée sur un graphe dans RagFlow vous permet de créer des workflows et des agents complexes et automatisés qui vont au-delà des représentations DAG (graphes acycliques dirigés) traditionnelles. Cela permet une meilleure classification des données, un contrôle d'accès, un suivi des activités et une prévention des pertes de données, simplifiant vos processus alimentés par l'IA.

Le workflow graphique dans RAGflow est une fonctionnalité puissante qui vous permet de créer des assistants RAG personnalisés et complexes. Ce workflow vous permet de faire glisser-déposer divers composants pour construire l'agent ou le chatbot de votre choix, simplifiant le processus de création d'applications de génération augmentée par récupération (RAG).

Le workflow graphique fournit une gamme de composants, notamment la récupération, la génération, la catégorisation des réponses, la réécriture de la pertinence des messages et l'extraction de mots-clés. Ces composants peuvent être intégrés de manière transparente pour créer un workflow personnalisé qui répond à vos besoins spécifiques, qu'il s'agisse d'un chatbot de service client, d'un assistant RH ou d'un interprète multilingue.

L'un des principaux avantages du workflow graphique est sa flexibilité. Vous pouvez partir de zéro et construire votre agent à partir de rien, ou vous pouvez tirer parti des assistants préconçus fournis par RAGflow, comme l'assistant de recherche web, pour accélérer votre développement. Cela vous permet de prototyper rapidement et d'itérer sur vos idées, économisant ainsi du temps et des ressources précieuses.

De plus, le workflow graphique prend en charge une variété d'intégrations, notamment des sources de connaissances populaires comme Wikipédia, PubMed et Archive.org. Cela vous permet d'intégrer de manière transparente des sources de données externes dans vos applications alimentées par RAG, garantissant que vos agents aient accès à une base de connaissances riche et diversifiée.

RagFlow est un moteur de cadre d'intelligence artificielle open source qui excelle dans la génération augmentée par récupération, la compréhension approfondie des documents et la simplification des workflows pour les entreprises et les cas d'utilisation personnels. Les dernières mises à jour de RagFlow ont considérablement amélioré ses capacités, notamment la prise en charge de l'analyse de fichiers audio, l'intégration de nouveaux modèles de langage de grande taille, la possibilité de prendre en charge les workflows basés sur des graphes et une meilleure prise en charge de divers formats de fichiers.

L'une des principales caractéristiques de RagFlow est son workflow basé sur des graphes, qui permet aux utilisateurs de créer des workflows ou des agents complexes au-delà des représentations DAG (graphes acycliques dirigés) traditionnelles. Cette fonctionnalité permet une meilleure classification des données, un contrôle d'accès, un suivi des activités et une prévention des pertes de données.

RagFlow est un choix idéal pour intégrer l'IA génératrice dans votre entreprise, car il libère tout le potentiel de vos workflows et garantit des réponses véridiques aux questions à partir de formats de données complexes. L'automatisation et la facilité d'utilisation des workflows RAG du cadre, la configuration flexible des modèles de langage et des modèles d'intégration, ainsi que ses API intuitives en font un outil puissant pour une intégration transparente avec les entreprises.

Dans l'ensemble, RagFlow est un moteur RAG fondamental qui est fortement recommandé pour toute personne souhaitant tirer parti de la puissance de la génération augmentée par récupération et de la compréhension approfondie des documents dans ses applications ou ses workflows. Son caractère open source et ses mises à jour continues en font un atout précieux dans l'écosystème de l'IA.