RagFlow is een open-source AI Retrieval Augmented Generation (RAG) framework dat uitblinkt in diep documentbegrip. Het is een van de beste RAG-frameworks die beschikbaar zijn, met een reeks krachtige functies en mogelijkheden.

Sommige van de belangrijkste updates en functies van RagFlow zijn:

• Ondersteuning voor het parseren van audiobestanden, integratie met verschillende grote taalmodellen en de toevoeging van nieuwe componenten zoals Wikipedia en Baidu aan de kennisgraaf.
• Workflow-ondersteuning op basis van grafieken, waardoor de creatie van complexe workflows en agenten mogelijk is, voorbij de traditionele DAG's.
• Compatibiliteit met een breed scala aan bestandstypen, waaronder documenten, tekst, afbeeldingen en gescande kopieën.
• Intelligente en verklaarbare op sjablonen gebaseerde chunking, waardoor hallucinatie wordt verminderd en snelle weergaven van belangrijke referenties en traceerbare citaten worden geboden.
• Nadruk op het behouden van datakwaliteit en het waarborgen van nauwkeurige classificatie en output, gebruikmakend van diep documentbegrip.
• Open-source en gratis te gebruiken, waardoor verdere uitbreiding en aanpassing mogelijk is.

RagFlow, het open-source AI retrieval-augmented generation (RAG) framework, heeft onlangs een reeks belangrijke updates ontvangen die de mogelijkheden ervan verbeteren. Deze krachtige motor blinkt uit in diep documentbegrip en wordt beschouwd als een van de beste RAG-frameworks die beschikbaar zijn.

De nieuwste updates omvatten:

1. Uitgebreide integraties:

   • Ondersteuning voor het parseren van audiobestanden
   • Integratie van nieuwe grote taalmodellen
   • Toevoeging van componenten zoals Wikipedia en Baidu aan de kennisgraaf

2. Workflow gebaseerd op grafieken:

   • Maakt de creatie van complexe workflows of agenten mogelijk, voorbij traditionele DAG (Directed Acyclic Graph) representaties
   • Verbetert gegevensclassificatie, toegangscontrole, activiteitenmonitoring en preventie van gegevensverlies

3. Verbeterde bestandsondersteuning:

   • Ondersteunt verschillende bestandstypen, waaronder documenten, teksten, afbeeldingen en gescande kopieën
   • Intelligente en verklaarbare op sjablonen gebaseerde chunking

4. Verbeterde kwaliteit en verklaarbaar:

   • Verminderde hallucinatie door snelle weergaven van belangrijke referenties en traceerbare citaten
   • Gericht op het behouden van outputkwaliteit en gegevensclassificatienauwkeurigheid op basis van diep documentbegrip

RagFlow is een open-source AI framework dat retrieval-augmented generation (RAG) op diep documentbegrip mogelijk maakt. Het biedt een alomvattende oplossing voor het bouwen van generatieve AI-toepassingen die complexe gegevensformaten kunnen verwerken en begrijpen.

De belangrijkste functies van RagFlow zijn:

1. Geautomatiseerde en moeiteloze RAG-workflows: RagFlow stroomlijnt de orchestratie van RAG-processen, waardoor het toegankelijk is voor zowel persoonlijk als zakelijk gebruik.

2. Flexibele modelintegratie: RagFlow stelt u in staat om verschillende grote taalmodellen en inbeddingsmodellen te configureren en te integreren, waardoor u flexibiliteit heeft in uw AI-modelkeuze.

3. Meerdere recall-, pair- en fusie-reranking-mogelijkheden: RagFlow biedt geavanceerde retrieval- en rankingmogelijkheden om ervoor te zorgen dat de meest relevante informatie wordt gebruikt voor het genereren van antwoorden.

4. Intuïtieve API's voor naadloze integratie: RagFlow biedt eenvoudig te gebruiken API's die een soepele integratie met bedrijfsapplicaties en workflows mogelijk maken.

RagFlow is een open-source, retrieval-augmented generation (RAG) framework dat diep documentbegrip en gestroomlijnde workflows mogelijk maakt. Hier is hoe u aan de slag kunt gaan met RagFlow:

Lokale implementatie

Om RagFlow lokaal te implementeren, hebt u de volgende vereisten nodig:

• CPU met minimaal 4 cores
• 16GB+ RAM
• 50GB+ schijfruimte
• Geïnstalleerde Docker

1. Kloon de RagFlow-repository met Git.
2. Navigeer naar de ragflow-map en voer de Docker Compose-opdracht uit om de server in te stellen.
3. Zodra de server draait, wordt u doorgestuurd naar het RagFlow-dashboard waar u uw kennisbank kunt beheren, met uw assistent kunt chatten en de op grafieken gebaseerde workflow kunt verkennen.

RagFlow, het open-source AI retrieval-augmented generation (RAG) framework, biedt robuust kennisbankbeheer en aanpassingsmogelijkheden waarmee gebruikers het systeem op maat kunnen maken voor hun specifieke behoeften. Hier volgt een nadere blik op deze functies:

1. Kennisbankbeheer: RagFlow stelt u in staat om uw eigen kennisbanken te maken en te beheren. U kunt verschillende bestandstypen uploaden, waaronder documenten, afbeeldingen en zelfs URL's, en het systeem zal de inhoud automatisch parseren en chunken voor efficiënte retrieval en generatie. Dit stelt u in staat om een uitgebreide kennisrepository op te bouwen die is afgestemd op uw use case.

2. Modelintegratie: RagFlow ondersteunt de integratie van een breed scala aan grote taalmodellen, van OpenAI tot NVIDIA en open-source alternatieven. Deze flexibiliteit stelt u in staat om het model te kiezen dat het beste past bij uw vereisten, of het nu gaat om verbeterde nauwkeurigheid, gespecialiseerde domeinkennis of specifieke mogelijkheden.

3. Chunking en retrieval-optimalisatie: RagFlow biedt intelligente en verklaarbare op sjablonen gebaseerde chunking, waardoor hallucinatie wordt verminderd en de output is verankerd in het bronmateriaal. Daarnaast kunt u de Raptor-retrievalverbeteringsoptie gebruiken om de relevantie en nauwkeurigheid van de gegenereerde antwoorden verder te verbeteren.

De grafische workflow in RAGflow is een krachtige functie waarmee u complexe, op maat gemaakte RAG-gebaseerde assistenten kunt maken. Deze workflow stelt u in staat om verschillende componenten te slepen en neer te zetten om uw gewenste agent of chatbot te construeren, waardoor het proces van het bouwen van retrieval-augmented generation (RAG)-toepassingen wordt vereenvoudigd.

De grafische workflow biedt een reeks componenten, waaronder retrieval, generatie, antwoordcategorisering, herformulering van berichtrelevantie en sleutelwoordextractie. Deze componenten kunnen naadloos worden geïntegreerd om een op maat gemaakte workflow te creëren die voldoet aan uw specifieke behoeften, of het nu gaat om een klantenservicechatbot, een HR-assistent of een meertalige tolk.

Eén van de belangrijkste voordelen van de grafische workflow is de flexibiliteit. U kunt vanaf nul beginnen en uw agent van de grond af aan opbouwen, of u kunt gebruikmaken van de vooraf gebouwde assistenten die door RAGflow worden aangeboden, zoals de webzoekassistent, om uw ontwikkeling een vliegende start te geven. Dit stelt u in staat om snel te prototypen en te itereren op uw ideeën, waardoor waardevolle tijd en middelen worden bespaard.