RagFlow은 심층 문서 이해에 탁월한 오픈 소스 AI 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크입니다. 이는 강력한 기능과 기능을 제공하는 최고의 RAG 프레임워크 중 하나입니다.

RagFlow의 주요 업데이트 및 기능에는 다음이 포함됩니다:

• 오디오 파일 구문 분석, 다양한 대규모 언어 모델과의 통합, 지식 그래프에 Wikipedia와 Baidu와 같은 새로운 구성 요소 추가 지원.
• 복잡한 워크플로우와 에이전트 생성을 가능하게 하는 그래프 기반 워크플로우 지원.
• 문서, 텍스트, 이미지, 스캔 사본 등 다양한 파일 유형 호환성.
• 환각을 줄이고 주요 참조 및 추적 가능한 인용의 빠른 보기를 제공하는 지능형 및 설명 가능한 템플릿 기반 청크.
• 심층 문서 이해를 활용하여 데이터 품질 유지 및 정확한 분류와 출력 보장에 중점.
• 추가 확장 및 사용자 정의가 가능한 오픈 소스 및 무료 사용.

RagFlow는 비즈니스 워크플로우에 생성 AI를 구축하고 RAG 기술의 전체 잠재력을 실현하는 데 이상적인 선택입니다. 자동화되고 노력이 적은 RAG 오케스트레이션, 유연한 모델 통합, 직관적인 API를 통해 개인 및 기업 사용 사례에 강력한 도구가 됩니다.

RagFlow 시작하려면 클라우드 호스팅 데모를 사용하거나 프레임워크를 로컬로 배포할 수 있습니다. 로컬 배포에는 최소 4개의 CPU 코어, 16GB RAM, 50GB 디스크 저장 공간 및 Docker가 설치된 시스템이 필요합니다.

설정이 완료되면 직관적인 RagFlow 대시보드를 사용하여 지식 베이스를 관리하고, 파일을 업로드하며, 사용자 정의 도우미와 워크플로우를 만들 수 있습니다. 그래프 기반 워크플로우 기능을 통해 맞춤형 RAG 기반 에이전트와 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다.

RagFlow는 강력한 기능, 오픈 소스 특성 및 지속적인 업데이트로 인해 검색 증강 생성의 이점을 활용하고자 하는 모든 사람에게 매력적인 선택이 되는 기반 RAG 엔진입니다.

RagFlow, 오픈 소스 AI 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크는 최근 기능이 크게 향상되었습니다. 이 강력한 엔진은 심층 문서 이해에 탁월하며 최고의 RAG 프레임워크 중 하나로 간주됩니다.

최신 업데이트에는 다음이 포함됩니다:

1. 확장된 통합:

   • 오디오 파일 구문 분석 지원
   • 새로운 대규모 언어 모델 통합
   • 지식 그래프에 Wikipedia와 Baidu와 같은 구성 요소 추가

2. 그래프 기반 워크플로우:

   • 전통적인 DAG(Directed Acyclic Graph) 표현을 넘어 복잡한 워크플로우 또는 에이전트 생성 가능
   • 데이터 분류, 액세스 제어, 활동 모니터링 및 데이터 손실 방지 개선

3. 향상된 파일 지원:

   • 문서, 텍스트, 이미지 및 스캔 사본 등 다양한 파일 유형 지원
   • 지능형 및 설명 가능한 템플릿 기반 청크

4. 향상된 품질 및 설명 가능성:

   • 주요 참조 및 추적 가능한 인용의 빠른 보기를 통해 환각 감소
   • 심층 문서 이해를 기반으로 출력 품질 및 데이터 분류 정확성 유지에 중점

RagFlow는 완전히 무료이며 오픈 소스 프레임워크로, 사용자가 추가로 확장 및 사용자 정의할 수 있습니다. 이 기반 RAG 엔진은 진실되고 잘 근거된 답변을 보장하는 생성 AI를 워크플로우에 통합하려는 기업과 개인에게 귀중한 도구입니다.

RagFlow는 심층 문서 이해를 통한 검색 증강 생성(RAG)을 가능하게 하는 오픈 소스 AI 프레임워크입니다. 복잡한 데이터 형식을 처리하고 이해할 수 있는 생성 AI 애플리케이션 구축을 위한 종합적인 솔루션을 제공합니다.

RagFlow의 주요 기능은 다음과 같습니다:

1. 자동화되고 노력이 적은 RAG 워크플로우: RagFlow는 RAG 프로세스의 오케스트레이션을 간소화하여 개인 및 기업 수준 사용 사례에 접근성을 높입니다.

2. 유연한 모델 통합: RagFlow를 통해 다양한 대규모 언어 모델 및 임베딩 모델을 구성하고 통합할 수 있어 AI 모델 선택의 유연성이 제공됩니다.

3. 다중 리콜, 페어링 및 재순위화 기능: RagFlow는 응답 생성을 위해 가장 관련성 높은 정보를 사용하도록 하는 고급 검색 및 순위 지정 기능을 제공합니다.

4. 비즈니스 애플리케이션 및 워크플로우를 위한 직관적인 API: RagFlow는 비즈니스 애플리케이션 및 워크플로우와의 원활한 통합을 가능하게 하는 사용하기 쉬운 API를 제공합니다.

RagFlow 아키텍처는 구조화된 워크플로우를 따릅니다:

1. 질문/쿼리: 프로세스는 사용자의 질문 또는 쿼리로 시작합니다.
2. 파일 수집 및 청크: RagFlow는 관련 파일을 수집하고 효율적인 처리를 위해 콘텐츠를 더 작은 청크로 나눕니다.
3. 검색 및 순위 지정: 프레임워크는 청크된 데이터에서 가장 관련성 높은 정보를 검색하고 고급 기술을 사용하여 결과를 순위 지정합니다.
4. 생성 및 융합: RagFlow는 검색된 정보와 대규모 언어 모델의 기능을 결합하여 최종 응답을 생성합니다.
5. 출력: 생성된 응답은 심층 문서 이해와 소스 자료에 대한 추적성을 바탕으로 사용자에게 제공됩니다.

RagFlow의 그래프 기반 워크플로우는 시스템의 유연성과 복잡성을 더욱 향상시켜 사용자가 특정 요구 사항에 맞춰 맞춤형 에이전트와 워크플로우를 만들 수 있게 합니다. 이를 통해 데이터 분류, 액세스 제어, 활동 모니터링 및 데이터 손실 방지가 개선됩니다.

RagFlow를 활용하면 기업과 개인이 워크플로우에 생성 AI 기능을 seamlessly 통합할 수 있으며, 향상된 응답 품질, 근거 있는 답변 및 심층 문서 이해의 이점을 누릴 수 있습니다.

RagFlow는 심층 문서 이해와 효율적인 워크플로우를 가능하게 하는 오픈 소스 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크입니다. 다음과 같은 방법으로 RagFlow 시작할 수 있습니다:

로컬 배포

RagFlow를 로컬로 배포하려면 다음과 같은 필수 구성 요소가 필요합니다:

• 최소 4개 코어 CPU
• 16GB+ RAM
• 50GB+ 디스크 저장 공간
• Docker 설치

1. Git을 사용하여 RagFlow 리포지토리를 복제합니다.
2. ragflow 폴더로 이동하고 Docker Compose 명령을 실행하여 서버를 설정합니다.
3. 서버가 실행되면 RagFlow 대시보드로 이동하여 지식 베이스를 관리하고, 도우미와 대화하며, 그래프 기반 워크플로우를 탐색할 수 있습니다.

RagFlow 데모 탐색

1. 클라우드에 완전히 호스팅된 RagFlow 데모를 사용하여 기능을 체험할 수 있습니다.
2. 대시보드에서 새 지식 베이스를 만들고, 파일을 업로드하며, 청크, 검색 및 모델 설정을 구성할 수 있습니다.
3. 파일 처리가 완료되면 도우미와 대화를 시작하고 검색 증강 생성 접근 방식을 통해 정확하고 잘 인용된 답변을 제공하는 것을 확인할 수 있습니다.
4. 그래프 기반 워크플로우 기능을 통해 사용자 정의 에이전트를 만들고 복잡한 AI 기반 작업을 오케스트레이션할 수 있어 RagFlow의 유연성과 강력함이 더욱 향상됩니다.

RagFlow의 주요 기능에는 다음이 포함됩니다:

• 자동화되고 노력이 적은 RAG 워크플로우
• 다양한 파일 유형(문서, 이미지, 표 등) 지원
• 지능형 및 설명 가능한 템플릿 기반 청크
• 환각 감소 및 근거 있는 답변
• 다양한 언어 모델과의 유연한 통합
• 비즈니스 통합을 위한 직관적인 API

RagFlow의 로컬 배포와 데모를 탐색하면 이 오픈 소스 RAG 프레임워크의 강력함을 경험하고 자신의 워크플로우 또는 비즈니스 애플리케이션에 통합할 수 있는 방법을 고려할 수 있습니다.

RagFlow, 오픈 소스 AI 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크는 사용자가 시스템을 특정 요구 사항에 맞게 사용자 정의할 수 있는 강력한 지식 베이스 관리 및 사용자 정의 기능을 제공합니다. 이러한 기능을 자세히 살펴보겠습니다:

1. 지식 베이스 관리: RagFlow를 통해 사용자 고유의 지식 베이스를 만들고 관리할 수 있습니다. 문서, 이미지, URL 등 다양한 파일 유형을 업로드할 수 있으며, 시스템이 자동으로 콘텐츠를 구문 분석하고 청크하여 효율적인 검색 및 생성이 가능합니다. 이를 통해 사용 사례에 맞춤화된 포괄적인 지식 저장소를 구축할 수 있습니다.

2. 모델 통합: RagFlow는 OpenAI, NVIDIA, 오픈 소스 대안 등 다양한 대규모 언어 모델의 통합을 지원합니다. 이러한 유연성을 통해 정확성, 특정 도메인 지식 또는 특정 기능이