RagFlowは、深い文書理解に優れたオープンソースのAI検索支援型生成(RAG)フレームワークです。利用可能なRAGフレームワークの中でも最も優れたものの1つで、さまざまな強力な機能と機能を提供しています。

RagFlowの主な更新点と機能は以下の通りです:

• オーディオファイルの解析、さまざまな大規模言語モデルとの統合、Wikipediaやバイドゥなどの新しいコンポーネントの知識グラフへの追加に対応しています。
• グラフに基づいたワークフロー支援により、従来のDAGを超えた複雑なワークフローやエージェントの作成が可能になりました。
• 文書、テキスト、画像、スキャンコピーなど、さまざまなファイル形式に対応しています。
• 幻覚を抑え、主要な参照文献と追跡可能な引用の概要を素早く表示する、知的で説明可能なテンプレートベースのチャンキング機能を備えています。
• 深い文書理解に基づいて、データ品質の維持と正確な分類・出力を重視しています。
• オープンソースで無料で使用でき、さらなる拡張とカスタマイズが可能です。

RagFlowは、ビジネスのワークフローにジェネレーティブAIを組み込むのに最適な選択肢です。自動化された簡単なRAGオーケストレーション、柔軟なモデル統合、直感的なAPIにより、個人や企業の利用シナリオで強力なツールとなります。

RagFlowを始めるには、クラウドホスティングのデモを試すか、ローカルでフレームワークをデプロイできます。ローカルデプロイには、少なくとも4コアのCPU、16GBのRAM、50GBのディスクストレージ、Dockerがインストールされたシステムが必要です。

セットアップ後は、直感的なRagFlowダッシュボードを使ってナレッジベースの管理、ファイルのアップロード、カスタムアシスタントやワークフローの作成ができます。グラフベースのワークフロー機能を使えば、RAGパワードのエージェントやアプリケーションを簡単に構築できます。

RagFlowは、検索支援型生成の恩恵を自分のプロジェクトやビジネス運営に活かしたい人にとって、強力な機能、オープンソース性、継続的な更新が魅力的な基盤RAGエンジンです。

オープンソースのAI検索支援型生成(RAG)フレームワークであるRagFlowは、最近大幅な更新を受け、その機能が強化されました。この強力なエンジンは深い文書理解に優れ、利用可能なRAGフレームワーの中でも最も優れたものの1つと考えられています。

最新の更新点は以下の通りです:

1. 統合の拡張:

   • オーディオファイルの解析に対応
   • 新しい大規模言語モデルの統合
   • Wikipediaやバイドゥなどの新しいコンポーネントを知識グラフに追加

2. グラフベースのワークフロー:

   • 従来のDAG(有向非循環グラフ)表現を超えた複雑なワークフローやエージェントの作成が可能
   • データ分類、アクセス制御、アクティビティ監視、データ損失防止を改善

3. 拡張されたファイルサポート:

   • 文書、テキスト、画像、スキャンコピーなどさまざまなファイル形式に対応
   • 知的で説明可能なテンプレートベースのチャンキング

4. 品質と説明性の向上:

   • 主要な参照文献と追跡可能な引用の概要表示により幻覚を軽減
   • 深い文書理解に基づいて出力の品質とデータ分類の正確性に重点を置いている

RagFlowは完全にフリーでオープンソースのフレームワークで、ユーザーがさらに拡張およびカスタマイズできます。その基盤となるRAGエンジンは、ジェネレーティブAIをワークフローに統合し、真実味のある適切な回答を得るためのツールとして、ビジネスや個人に価値をもたらします。

RagFlowは、深い文書理解に基づいた検索支援型生成(RAG)を可能にするオープンソースのAIフレームワークです。複雑なデータ形式を処理し理解できるジェネレーティブAIアプリケーションの構築に包括的なソリューションを提供します。

RagFlowの主な機能は以下の通りです:

1. 自動化された簡単なRAGワークフロー: RagFlowはRAGプロセスのオーケストレーションを簡素化し、個人や企業レベルの利用を容易にします。

2. 柔軟なモデル統合: RagFlowでは、さまざまな大規模言語モデルや埋め込みモデルを設定・統合できるため、AIモデルの選択に柔軟性があります。

3. 高度な検索、ペア付け、再ランキング機能: RagFlowは、最も関連性の高い情報を生成に使用するための高度な検索と順位付けの機能を提供します。

4. シームレスな統合を可能にする直感的なAPI: RagFlowは、ビジネスアプリケーションやワークフローとの簡単な統合を可能にする使いやすいAPIを提供します。

RagFlowのアーキテクチャは構造化されたワークフローに従います:

1. 質問/クエリ: プロセスはユーザーの質問やクエリから始まります。
2. ファイルの取り込みとチャンキング: RagFlowは関連ファイルを取り込み、効率的な処理のために内容を小さな塊に分割します。
3. 検索とランキング: フレームワークは、チャンク化されたデータから最も関連性の高い情報を検索し、高度な手法を使って順位付けします。
4. 生成とフュージョン: RagFlowは、検索した情報と大規模言語モデルの機能を組み合わせて最終的な回答を生成します。
5. 出力: 生成された回答は、深い文書理解と元のリソースへの追跡性を備えてユーザーに提供されます。

RagFlowのグラフベースのワークフローはさらに、システムの柔軟性と複雑性を高めます。ユーザーは、特定のニーズに合わせてカスタムのエージェントやワークフローを作成できます。これにより、データ分類、アクセス制御、アクティビティ監視、データ損失防止が向上します。

RagFlowを活用することで、ビジネスや個人はワークフローにジェネレーティブAI機能を簡単に統合でき、回答の質の向上、根拠のある回答、深い文書理解の恩恵を受けられます。

RagFlowは、深い文書理解と効率的なワークフローを実現するオープンソースの検索支援型生成(RAG)フレームワークです。RagFlowの使い始め方は以下の通りです:

ローカルデプロイ

RagFlowをローカルにデプロイするには、以下の前提条件が必要です:

• 4コア以上のCPU
• 16GB以上のRAM
• 50GB以上のディスクストレージ
• Dockerがインストールされていること

1. GitでRagFlowリポジトリをクローンします。
2. ragflowフォルダに移動し、Docker Composeコマンドを実行してサーバーをセットアップします。
3. サーバーが起動したら、RagFlowダッシュボードに移動し、ナレッジベースの管理、アシスタントとのチャット、グラフベースのワークフローの探索ができます。

RagFlowデモの探索

1. クラウドホスティングされたRagFlowデモを試して、その機能を体験できます。
2. ダッシュボードでは、新しいナレッジベースの作成、ファイルのアップロード、チャンキング、検索、モデル設定などができます。
3. ファイル処理が完了したら、アシスタントとチャットを始め、検索支援型生成アプローチによる正確で根拠のある回答を確認できます。
4. グラフベースのワークフロー機能を使えば、カスタムのエージェントを作成し、複雑なAIタスクをオーケストレーションできます。これにより、RagFlowの柔軟性と機能性がさらに高まります。

RagFlowの主な機能は以下の通りです:

• 自動化された簡単なRAGワークフロー
• 各種ファイル形式(文書、画像、表など)のサポート
• 知的で説明可能なテンプレートベースのチャンキング
• 幻覚の軽減と根拠のある回答
• さまざまな言語モデルとの柔軟な統合
• ビジネス統合のための直感的なAPI

ローカルデプロイとRagFlowデモを探索することで、この強力なオープンソースRAGフレームワークの機能を体験し、自身のワークフローやビジネスアプリケーションへの統合を検討できます。

オープンソースのAI検索支援型生成(RAG)フレームワークであるRagFlowは、ユーザーが自身のニーズに合わせてシステムをカスタマイズできるナレッジベース管理と設定機能を提供しています。これらの機能について詳しく見ていきます:

1. ナレッジベース管理: RagFlowでは、独自のナレッジベースを作成・管理できます。文書、画像、URLなどさまざまなファイル形式をアップロードすると、効率的な検索と生成のためにシステムが自動的にコンテンツをチャンク化します。これにより、ユースケースに合わせてカスタマイズされた包括的なナレッジリポジトリを構築できます。

2. モデル統合: RagFlowは、OpenAIからNVIDIA、オープンソースの代替品まで、幅広い大規模言語モデルの統合をサポートしています。この柔軟性により、精度の向上、特定のドメイン知識、特定の機能などのニーズに合わせて最適なモデルを選択できます。

3. チャンキングと検索の最適化: RagFlowは、幻覚を軽減し出力を元のリソースに基づいたものにする、知的で説明可能なテンプレートベースのチャンキングを提供しています。さらに、Raptorの検索強化機能を活用して、回答の関連性と正確性をさらに向上させることができます。

4. ワークフローの自動化: RagFlowのグラフベースのワークフロー機能により、従来のDAG(有向非循環グラフ)表現を超えた複雑な自動化されたワークフローやエージェントを作成できます。これにより、データ分類、アクセス制御、アクティビティ監視、データ損失防止が改善され、AIパワードのプロセスが効率化されます。

5. 直感的なユーザーインターフェース: RagFlowのWebベースのダッシュボードは、ナレッジベースの管理、モデルの設定、生成された回答との対話に便利なインターフェースを提供します。このダッシュボードにより、チームメンバーの導入と協業が容易になり、ワークフローへの統合が円滑になります。

これらの強力な機能を活用することで、ビジネスや個人のプロジェクトにおける検索支援型生成の可能性を最大限に引き出すことができます。RagFlowのオープンソース性と豊富なカスタマイズオプションは、高度なAIソリューションの構築に取り組む人々にとって魅力的な選択肢となります。

RAGflowのグラフワークフローは、複雑でカスタマイズ可能なRAGベースのアシスタントを作成できる強力な機能です。このワークフローでは、検索、生成、回答分類、メッセージ関連性の書き換え、キーワード抽出などのさまざまなコンポーネントをドラッグ&ドロップで