RagFlow היא מסגרת קוד פתוח של AI Retrieval Augmented Generation (RAG) המצטיינת בהבנה עמוקה של מסמכים. זוהי אחת מהמסגרות הטובות ביותר של RAG הזמינות, המציעה מגוון של תכונות וכישורים חזקים.

חלק מהעדכונים והתכונות העיקריים של RagFlow כוללים:

• תמיכה בניתוח קבצי אודיו, אינטגרציה עם מודלי שפה גדולים שונים, והוספת רכיבים חדשים כמו ויקיפדיה ובאידו לגרף הידע.
• תמיכה בזרימת עבודה מבוססת גרפים, המאפשרת יצירת זרימות עבודה ומעוללים מורכבים מעבר לDAGs המסורתיים.
• תאימות למגוון רחב של סוגי קבצים, כולל מסמכים, טקסט, תמונות, וקופיות סרוקות.
• חלוקה חכמה ומוסברת מבוססת תבניות, המפחיתה הזיות ומספקת תצוגות מהירות של הפניות העיקריות וציטוטים ניתנים לעקיבה.
• דגש על שמירת איכות הנתונים והבטחת סיווג ופלט מדויקים, תוך ניצול הבנה עמוקה של מסמכים.
• קוד פתוח וחינמי לשימוש, המאפשר הרחבה והתאמה נוספת.

RagFlow היא בחירה אידיאלית לבניית AI מפיק לזרימות העבודה העסקיות שלך, ומשחרר את הפוטנציאל המלא של טכנולוגיית RAG. התזמון האוטומטי והקל של RAG, האינטגרציה הגמישה של מודלים, והממשקים האינטואיטיביים הופכים אותה לכלי עצמתי לשימוש אישי ועסקי.

כדי להתחיל עם RagFlow, אתה יכול לנסות את ההדגמה המאוחסנת בענן או להטמיע את המסגרת באופן מקומי. ההטמעה המקומית דורשת מערכת עם לפחות 4 ליבות CPU, 16GB RAM, ו-50GB אחסון דיסק, בנוסף להתקנת Docker.

לאחר ההגדרה, אתה יכול לנהל את בסיס הידע שלך, להעלות קבצים, וליצור עוזרים ותהליכי עבודה מותאמים אישית באמצעות לוח הבקרה הנוח של RagFlow. תכונת זרימת העבודה המבוססת על גרפים מאפשרת לך לבנות בקלות סוכנים ויישומים מותאמים אישית המונעים על ידי RAG.

RagFlow היא מנוע RAG יסודי שאני ממליץ בחום לחקור. התכונות העצמתיות שלה, הטבע הקוד פתוח, והעדכונים המתמשכים הופכים אותה לבחירה מרשימה עבור כל מי שמחפש להפיק תועלת מהיתרונות של הפקה מוגברת באמצעות אחזור בפרויקטים או בפעילויות העסקיות שלהם.

RagFlow, המסגרת קוד פתוח של AI לייצור מוגבר באמצעות אחזור (RAG), קיבלה לאחרונה סדרת עדכונים משמעותיים שמשפרים את יכולותיה. מנוע עצמתי זה מצטיין בהבנה עמוקה של מסמכים ונחשב לאחת ממסגרות ה-RAG הטובות ביותר הזמינות.

העדכונים האחרונים כוללים:

1. הרחבת האינטגרציות:

   • תמיכה בניתוח קבצי אודיו
   • אינטגרציה של מודלי שפה גדולים חדשים
   • הוספת רכיבים כמו ויקיפדיה ובאידו לגרף הידע

2. זרימת עבודה מבוססת גרף:

   • מאפשרת יצירת זרימות עבודה או סוכנים מורכבים מעבר לייצוגי DAG (גרף אקראי מכוון) המסורתיים
   • משפרת סיווג נתונים, בקרת גישה, ניטור פעילות, ומניעת אובדן נתונים

3. תמיכה מורחבת בקבצים:

   • תומך במגוון סוגי קבצים, כולל מסמכים, טקסטים, תמונות, וקופיות סרוקות
   • חלוקה חכמה ומוסברת מבוססת תבניות

4. שיפור האיכות והנראות:

   • הפחתת הזיות באמצעות תצוגות מהירות של הפניות העיקריות וציטוטים ניתנים לעקיבה
   • מתמקד בשמירת איכות הפלט ודיוק הסיווג על בסיס הבנה עמוקה של מסמכים

RagFlow היא מסגרת חינמית וקוד פתוח לחלוטין, המאפשרת למשתמשים להרחיב ולהתאים אותה עוד יותר. מנוע ה-RAG היסודי שלה הוא כלי חשוב עבור עסקים ויחידים המחפשים לשלב AI מפיק בזרימות העבודה שלהם, מבטיח תשובות אמינות ומבוססות היטב.

RagFlow היא מסגרת AI קוד פתוח המאפשרת ייצור מוגבר באמצעות אחזור (RAG) על הבנה עמוקה של מסמכים. היא מספקת פתרון כולל לבניית יישומי AI מפיקים שיכולים לעבד ולהבין פורמטי נתונים מורכבים.

התכונות המפתח של RagFlow כוללות:

1. זרימות עבודה של RAG אוטומטיות וקלות: RagFlow מייעל את התזמון של תהליכי RAG, הופך אותם נגישים עבור שימושים אישיים ורמת עסק.

2. אינטגרציה גמישה של מודלים: RagFlow מאפשר לך להגדיר ולשלב מודלי שפה גדולים ומודלי הטמעה שונים, מספקת גמישות בבחירת מודלי ה-AI שלך.

3. יכולות מגוונות של אחזור, התאמה, ומיזוג מחדש: RagFlow מציע יכולות אחזור ודירוג מתקדמות להבטחת שימוש במידע הרלוונטי ביותר לייצור תגובות.

4. ממשקי API אינטואיטיביים לאינטגרציה חלקה: RagFlow מספק ממשקי API קלים לשימוש המאפשרים אינטגרציה חלקה עם יישומים ותהליכי עבודה עסקיים.

הארכיטקטורה של RagFlow עוקבת אחר זרימת עבודה מובנית:

1. שאלה/שאילתה: התהליך מתחיל עם שאלה או שאילתה של המשתמש.
2. הזנת קבצים וחלוקה לקטעים: RagFlow מזין את הקבצים הרלוונטיים וחולק את התוכן לקטעים קטנים יותר לעיבוד יעיל.
3. אחזור ודירוג: המסגרת אוחזרת את המידע הרלוונטי ביותר מהנתונים המחולקים לקטעים ודירגה את התוצאות באמצעות טכניקות מתקדמות.
4. ייצור ומיזוג: RagFlow מייצר את התגובה הסופית על ידי שילוב המידע שאוחזר עם יכולות המודל השפה הגדול.
5. פלט: התגובה המיוצרת מסופקת למשתמש, עם הבנה עמוקה של המסמך ויכולת מעקב אחר החומרים המקוריים.

זרימת העבודה המבוססת על גרפים של RagFlow מגבירה את הגמישות והמורכבות של המערכת עוד יותר, מאפשרת למשתמשים ליצור סוכנים ותהליכי עבודה מותאמים אישית לצרכים הספציפיים שלהם. זה מאפשר סיווג נתונים טוב יותר, בקרת גישה, ניטור פעילות, ומניעת אובדן נתונים.

באמצעות RagFlow, עסקים ויחידים יכולים לשלב בקלות יכולות AI מפיקות בזרימות העבודה שלהם, נהנים מאיכות תגובה משופרת, תשובות מבוססות, והבנה עמוקה של מסמכים.

RagFlow היא מסגרת קוד פתוח של ייצור מוגבר באמצעות אחזור (RAG) המאפשרת הבנה עמוקה של מסמכים וזרימות עבודה מייעלות. להלן כיצד אתה יכול להתחיל עם RagFlow:

הטמעה מקומית

כדי להטמיע את RagFlow באופן מקומי, תזדקק לדרישות מוקדמות הבאות:

• CPU עם לפחות 4 ליבות
• 16GB+ RAM
• 50GB+ אחסון דיסק
• Docker מותקן

1. שכפל את מאגר RagFlow באמצעות Git.
2. נווט אל התיקייה ragflow והרץ את פקודת Docker Compose להגדרת השרת.
3. לאחר הפעלת השרת, תועבר אל לוח הבקרה של RagFlow שבו תוכל לנהל את בסיס הידע שלך, לשוחח עם העוזר שלך, ולחקור את זרימת העבודה המבוססת על גרפים.

חקירת ההדגמה של RagFlow

1. אתה יכול לנסות את ההדגמה של RagFlow, המאוחסנת במלואה בענן, כדי להשיג רעיון כללי על יכולותיה.
2. בלוח הבקרה, אתה יכול ליצור בסיס ידע חדש, להעלות קבצים, ולקבוע את הגדרות החלוקה לקטעים, האחזור, והמודל.
3. לאחר עיבוד הקבצים שלך, אתה יכול להתחיל לשוחח עם העוזר שלך ולראות כיצד RagFlow מספק תשובות מדויקות ומבוססות היטב על ידי ניצול הגישה של ייצור מוגבר באמצעות אחזור.
4. תכונת זרימת העבודה המבוססת על גרפים מאפשרת לך ליצור סוכנים מותאמים אישית ולתזמן משימות מורכבות מונעות על ידי AI, משפרת עוד יותר את הגמישות והעוצמה של RagFlow.

התכונות המפתח של RagFlow כוללות:

• זרימות עבודה של RAG אוטומטיות וקלות
• תמיכה בסוגי קבצים שונים (מסמכים, תמונות, טבלאות וכו')
• חלוקה חכמה ומוסברת מבוססת תבניות
• הפחתת הזיות ותשובות מבוססות
• אינטגרציה גמישה עם מודלי שפה שונים
• ממשקי API אינטואיטיביים לאינטגרציה עסקית חלקה

בחקירת ההטמעה המקומית והדגמת RagFlow, אתה יכול לחוות את העוצמה של מסגרת ה-RAG הקוד פתוח הזו ולשקול כיצד לשל