RagFlow è un framework open-source di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) AI che eccelle nella comprensione approfondita dei documenti. È uno dei migliori framework RAG disponibili, offrendo una serie di potenti funzionalità e capacità.

Alcuni degli aggiornamenti e delle funzionalità chiave di RagFlow includono:

• Supporto per l'analisi di file audio, l'integrazione con vari modelli di linguaggio su larga scala e l'aggiunta di nuovi componenti come Wikipedia e Baidu al grafo della conoscenza.
• Supporto per i flussi di lavoro basati su grafici, che consentono la creazione di flussi di lavoro e agenti complessi oltre i tradizionali DAG.
• Compatibilità con una vasta gamma di tipi di file, tra cui documenti, testi, immagini e copie scansionate.
• Segmentazione intelligente e spiegabile basata su modelli, che riduce le allucinazioni e fornisce rapide visualizzazioni dei riferimenti chiave e citazioni tracciabili.
• Enfasi sul mantenimento della qualità dei dati e sulla garanzia di una classificazione e un output accurati, sfruttando la comprensione approfondita dei documenti.
• Open-source e gratuito da utilizzare, consentendo ulteriori estensioni e personalizzazioni.

RagFlow, il framework open-source di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) AI, ha recentemente ricevuto una serie di importanti aggiornamenti che ne hanno migliorato le capacità. Questo potente motore eccelle nella comprensione approfondita dei documenti ed è considerato uno dei migliori framework RAG disponibili.

Gli ultimi aggiornamenti includono:

1. Espansione delle integrazioni:

   • Supporto per l'analisi di file audio
   • Integrazione di nuovi modelli di linguaggio su larga scala
   • Aggiunta di componenti come Wikipedia e Baidu al grafo della conoscenza

2. Flussi di lavoro basati su grafici:

   • Consente la creazione di flussi di lavoro o agenti complessi oltre le tradizionali rappresentazioni DAG (Directed Acyclic Graph)
   • Migliora la classificazione dei dati, il controllo degli accessi, il monitoraggio delle attività e la prevenzione della perdita di dati

3. Migliorato supporto per i file:

   • Supporta vari tipi di file, tra cui documenti, testi, immagini e copie scansionate
   • Segmentazione intelligente e spiegabile basata su modelli

4. Migliorata qualità e spiegabilità:

   • Riduzione delle allucinazioni attraverso rapide visualizzazioni dei riferimenti chiave e citazioni tracciabili
   • Si concentra sul mantenimento della qualità dell'output e dell'accuratezza della classificazione dei dati basata sulla comprensione approfondita dei documenti

RagFlow è un framework AI open-source che consente la generazione aumentata dal recupero (RAG) sulla base della comprensione approfondita dei documenti. Fornisce una soluzione completa per la creazione di applicazioni di intelligenza artificiale generativa in grado di elaborare e comprendere formati di dati complessi.

Le principali funzionalità di RagFlow includono:

1. Flussi di lavoro RAG automatizzati e senza sforzo: RagFlow semplifica l'orchestrazione dei processi RAG, rendendoli accessibili sia per l'uso personale che aziendale.

2. Integrazione flessibile dei modelli: RagFlow consente di configurare e integrare vari modelli di linguaggio su larga scala e modelli di embedding, offrendo flessibilità nella selezione dei modelli AI.

3. Molteplici capacità di richiamo, accoppiamento e riordinamento: RagFlow offre avanzate capacità di recupero e classificazione per garantire che le informazioni più rilevanti vengano utilizzate per generare le risposte.

4. API intuitive per un'integrazione senza problemi: RagFlow fornisce API facili da usare che consentono un'integrazione fluida con le applicazioni e i flussi di lavoro aziendali.

RagFlow è un framework AI open-source, basato sulla generazione aumentata dal recupero (RAG), che consente una profonda comprensione dei documenti e snellisce i flussi di lavoro. Ecco come puoi iniziare a utilizzare RagFlow:

Distribuzione locale

Per distribuire RagFlow localmente, avrai bisogno dei seguenti prerequisiti:

• CPU con almeno 4 core
• 16GB+ di RAM
• 50GB+ di spazio di archiviazione
• Docker installato

1. Clona il repository RagFlow utilizzando Git.
2. Naviga nella cartella ragflow ed esegui il comando Docker Compose per impostare il server.
3. Una volta in esecuzione il server, verrai indirizzato al dashboard RagFlow dove potrai gestire la tua knowledge base, chattare con il tuo assistente e esplorare il flusso di lavoro basato su grafici.

Esplorazione della demo RagFlow

1. Puoi provare la demo RagFlow, completamente ospitata nel cloud, per avere un'idea generale delle sue capacità.
2. Nel dashboard, puoi creare una nuova knowledge base, caricare file e configurare la segmentazione, il recupero e le impostazioni del modello.
3. Una volta elaborati i tuoi file, puoi iniziare a chattare con il tuo assistente e vedere come RagFlow fornisce risposte accurate e ben citate sfruttando l'approccio di generazione aumentata dal recupero.
4. La funzionalità di flusso di lavoro basato su grafici ti consente di creare agenti personalizzati e orchestrare attività complesse alimentate dall'AI, migliorando ulteriormente la flessibilità e la potenza di RagFlow.

RagFlow, il framework open-source di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) AI, offre robuste funzionalità di gestione e personalizzazione della knowledge base che consentono agli utenti di adattare il sistema alle loro esigenze specifiche. Ecco uno sguardo più approfondito a queste funzionalità:

1. Gestione della knowledge base: RagFlow ti consente di creare e gestire le tue knowledge base. Puoi caricare vari tipi di file, tra cui documenti, immagini e persino URL, e il sistema analizzerà e segmenterà automaticamente il contenuto per un recupero ed una generazione efficienti. Questo ti permette di costruire un repository di conoscenze completo e personalizzato per il tuo caso d'uso.

2. Integrazione dei modelli: RagFlow supporta l'integrazione di una vasta gamma di modelli di linguaggio su larga scala, da OpenAI a NVIDIA e alternative open-source. Questa flessibilità ti consente di scegliere il modello più adatto alle tue esigenze, sia per una maggiore accuratezza, una conoscenza di dominio specializzata o specifiche capacità.

3. Ottimizzazione della segmentazione e del recupero: RagFlow offre una segmentazione intelligente e spiegabile basata su modelli, che aiuta a ridurre le allucinazioni e garantisce che l'output sia ancorato al materiale di origine. Inoltre, puoi sfruttare la funzionalità di miglioramento del recupero Raptor per migliorare ulteriormente la rilevanza e l'accuratezza delle risposte generate.

4. Automazione dei flussi di lavoro: La funzionalità di flusso di lavoro basato su grafici in RagFlow ti consente di creare flussi di lavoro e agenti automatizzati complessi che vanno oltre le tradizionali rappresentazioni DAG (Directed Acyclic Graph). Ciò permette una migliore classificazione dei dati, il controllo degli accessi, il monitoraggio delle attività e la prevenzione della perdita di dati, semplificando i tuoi processi alimentati dall'AI.

Il flusso di lavoro basato su grafici in RAGflow è una funzionalità potente che consente di creare assistenti RAG personalizzati e complessi. Questo flusso di lavoro ti permette di trascinare e rilasciare vari componenti per costruire l'agente o il chatbot desiderato, semplificando il processo di creazione di applicazioni di generazione aumentata dal recupero (RAG).

Il flusso di lavoro basato su grafici offre una serie di componenti, tra cui recupero, generazione, categorizzazione delle risposte, riscrittura della rilevanza dei messaggi ed estrazione delle parole chiave. Questi componenti possono essere facilmente integrati per creare un flusso di lavoro personalizzato che soddisfi le tue esigenze specifiche, sia che si tratti di un chatbot per il servizio clienti, di un assistente HR o di un interprete multilingue.

Uno dei principali vantaggi del flusso di lavoro basato su grafici è la sua flessibilità. Puoi partire da zero e costruire il tuo agente da zero, oppure puoi sfruttare gli assistenti pre-costruiti forniti da RAGflow, come l'assistente di ricerca web, per accelerare il tuo sviluppo. Ciò ti consente di prototipare rapidamente e iterare sulle tue idee, risparmiando tempo e risorse preziosi.

Inoltre, il flusso di lavoro basato su grafici supporta una varietà di integrazioni, incluse fonti di conoscenza popolari come Wikipedia, PubMed e Archive.org. Questo ti permette di incorporare facilmente fonti di dati esterne nelle tue applicazioni alimentate da RAG, garantendo che i tuoi agenti abbiano accesso a una base di conoscenze ricca e diversificata.

RagFlow è un motore di framework AI open-source che eccelle nella generazione aumentata dal recupero, nella comprensione approfondita dei documenti e nell'ottimizzazione dei flussi di lavoro per le aziende e per l'uso personale. Gli aggiornamenti recenti a RagFlow hanno migliorato significativamente le sue capacità, incluso il supporto per l'analisi di file audio, l'integrazione di nuovi modelli di linguaggio su larga scala, la possibilità di supportare flussi di lavoro basati su grafici e un migliorato supporto per vari formati di file.

Una delle caratteristiche distintive di RagFlow è il suo flusso di lavoro basato su grafici, che consente agli utenti di creare flussi di lavoro o agenti complessi oltre le tradizionali rappresentazioni DAG (Directed Acyclic Graph). Questa funzionalità permette una migliore classificazione dei dati, il controllo degli accessi, il monitoraggio delle attività e la prevenzione della perdita di dati.

RagFlow è una scelta ideale per integrare l'intelligenza artificiale generativa nelle tue attività aziendali, in quanto sblocca il pieno potenziale dei tuoi flussi di lavoro e garantisce risposte veritiere alle domande a partire da formati di dati complessi. I flussi di lavoro RAG automatizzati e senza sforzo del framework, la configurazione flessibile dei modelli di linguaggio e di embedding, e le API intuitive lo rendono uno strumento potente per un'integrazione senza problemi con le aziende.