RagFlow là một framework mã nguồn mở về trí tuệ nhân tạo (AI) Retrieval Augmented Generation (RAG) có khả năng hiểu sâu tài liệu. Đây là một trong những framework RAG tốt nhất hiện có, cung cấp nhiều tính năng và khả năng mạnh mẽ.

Một số cập nhật và tính năng chính của RagFlow bao gồm:

• Hỗ trợ phân tích tệp âm thanh, tích hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau và thêm các thành phần mới như Wikipedia và Baidu vào đồ thị tri thức.
• Hỗ trợ quy trình công việc dựa trên đồ thị, cho phép tạo ra các quy trình công việc và tác nhân phức tạp vượt ra ngoài các DAG truyền thống.
• Tương thích với nhiều loại tệp khác nhau, bao gồm tài liệu, văn bản, hình ảnh và bản sao quét.
• Phân đoạn dựa trên mẫu thông minh và có thể giải thích, giảm thiểu ảo ảnh và cung cấp các chế độ xem nhanh về các tham chiếu chính và trích dẫn có thể truy nguyên.
• Nhấn mạnh vào việc duy trì chất lượng dữ liệu và đảm bảo phân loại và đầu ra chính xác, khai thác hiểu biết sâu về tài liệu.
• Mã nguồn mở và miễn phí sử dụng, cho phép mở rộng và tùy chỉnh thêm.

RagFlow, framework mã nguồn mở về trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng kỹ thuật tìm kiếm tăng cường (retrieval-augmented generation - RAG), vừa nhận được một loạt các bản cập nhật đáng kể, nâng cao khả năng của nó. Động cơ mạnh mẽ này xuất sắc trong việc hiểu sâu tài liệu và được coi là một trong những framework RAG tốt nhất hiện có.

Các bản cập nhật mới nhất bao gồm:

1. Mở rộng tích hợp:

   • Hỗ trợ phân tích tệp âm thanh
   • Tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn mới
   • Thêm các thành phần như Wikipedia và Baidu vào đồ thị tri thức

2. Quy trình công việc dựa trên đồ thị:

   • Cho phép tạo ra các quy trình công việc hoặc tác nhân phức tạp vượt ra ngoài các biểu diễn DAG (Directed Acyclic Graph) truyền thống
   • Cải thiện phân loại dữ liệu, kiểm soát quyền truy cập, giám sát hoạt động và phòng ngừa mất dữ liệu

3. Hỗ trợ tệp nâng cao:

   • Hỗ trợ nhiều loại tệp khác nhau, bao gồm tài liệu, văn bản, hình ảnh và bản sao quét
   • Phân đoạn dựa trên mẫu thông minh và có thể giải thích

4. Cải thiện chất lượng và khả năng giải thích:

   • Giảm thiểu ảo ảnh thông qua các chế độ xem nhanh về các tham chiếu chính và trích dẫn có thể truy nguyên
   • Tập trung vào việc duy trì chất lượng đầu ra và độ chính xác của phân loại dữ liệu dựa trên hiểu biết sâu về tài liệu

RagFlow là một framework mã nguồn mở về trí tuệ nhân tạo cho phép tạo ra các ứng dụng sử dụng kỹ thuật tìm kiếm tăng cường (retrieval-augmented generation - RAG) trên cơ sở hiểu biết sâu về tài liệu. Nó cung cấp một giải pháp toàn diện để xây dựng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo sinh ra có thể xử lý và hiểu các định dạng dữ liệu phức tạp.

Các tính năng chính của RagFlow bao gồm:

1. Quy trình công việc RAG tự động và không cần nỗ lực: RagFlow đơn giản hóa việc điều phối các quy trình RAG, giúp nó trở nên dễ tiếp cận cho cả các trường hợp sử dụng cá nhân và doanh nghiệp.

2. Tích hợp mô hình linh hoạt: RagFlow cho phép bạn cấu hình và tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình nhúng khác nhau, cung cấp sự linh hoạt trong việc lựa chọn mô hình AI của bạn.

3. Nhiều khả năng thu hồi, ghép đôi và xếp hạng lại: RagFlow cung cấp các khả năng thu hồi và xếp hạng nâng cao để đảm bảo thông tin liên quan nhất được sử dụng để tạo ra các phản hồi.

4. API trực quan để tích hợp dễ dàng: RagFlow cung cấp các API dễ sử dụng, cho phép tích hợp trơn tru với các ứng dụng và quy trình công việc kinh doanh.

RagFlow là một framework mã nguồn mở về trí tuệ nhân tạo, cho phép tạo ra các ứng dụng sử dụng kỹ thuật tìm kiếm tăng cường (retrieval-augmented generation - RAG) và hiểu biết sâu về tài liệu, đồng thời đơn giản hóa các quy trình công việc. Dưới đây là cách bạn có thể bắt đầu sử dụng RagFlow:

Triển khai cục bộ

Để triển khai RagFlow cục bộ, bạn cần có các yêu cầu tiên quyết sau:

• CPU có ít nhất 4 lõi
• RAM 16GB trở lên
• Ổ đĩa 50GB trở lên
• Đã cài đặt Docker

1. Sử dụng Git để sao chép kho lưu trữ RagFlow.
2. Điều hướng đến thư mục ragflow và chạy lệnh Docker Compose để thiết lập máy chủ.
3. Khi máy chủ đang chạy, bạn sẽ được chuyển hướng đến bảng điều khiển RagFlow, nơi bạn có thể quản lý cơ sở tri thức, trò chuyện với trợ lý của mình và khám phá quy trình công việc dựa trên đồ thị.

Khám phá demo RagFlow

1. Bạn có thể thử demo RagFlow, được lưu trữ hoàn toàn trên cloud, để có một ý tưởng chung về các khả năng của nó.
2. Trong bảng điều khiển, bạn có thể tạo cơ sở tri thức mới, tải lên tệp và cấu hình các thiết lập phân đoạn, thu hồi và mô hình.
3. Khi các tệp của bạn được xử lý, bạn có thể bắt đầu trò chuyện với trợ lý của mình và xem cách RagFlow cung cấp các câu trả lời chính xác và có trích dẫn bằng cách khai thác phương pháp tạo ra tăng cường bằng tìm kiếm.
4. Tính năng quy trình công việc dựa trên đồ thị cho phép bạn tạo ra các tác nhân tùy chỉnh và điều phối các nhiệm vụ được thúc đẩy bởi AI phức tạp, tăng cường tính linh hoạt và sức mạnh của RagFlow.

RagFlow, framework mã nguồn mở về trí tuệ nhân tạo sử dụng kỹ thuật tìm kiếm tăng cường (RAG), cung cấp các khả năng quản lý và tùy chỉnh cơ sở tri thức mạnh mẽ, giúp người dùng điều chỉnh hệ thống theo nhu cầu cụ thể của họ. Dưới đây là một cái nhìn sâu hơn về những tính năng này:

1. Quản lý cơ sở tri thức: RagFlow cho phép bạn tạo và quản lý các cơ sở tri thức riêng của mình. Bạn có thể tải lên các loại tệp khác nhau, bao gồm tài liệu, hình ảnh và thậm chí là URL, và hệ thống sẽ tự động phân tích và phân đoạn nội dung để thu hồi và tạo ra hiệu quả. Điều này cho phép bạn xây dựng một kho tri thức toàn diện được điều chỉnh theo nhu cầu sử dụng của bạn.

2. Tích hợp mô hình: RagFlow hỗ trợ tích hợp một loạt các mô hình ngôn ngữ lớn, từ OpenAI đến NVIDIA và các phương án thay thế mã nguồn mở. Sự linh hoạt này cho phép bạn chọn mô hình phù hợp nhất với yêu cầu của mình, cho dù đó là để cải thiện độ chính xác, kiến thức chuyên ngành hoặc các khả năng cụ thể.

3. Tối ưu hóa phân đoạn và thu hồi: RagFlow cung cấp phân đoạn dựa trên mẫu thông minh và có thể giải thích, giúp giảm thiểu ảo ảnh và đảm bảo đầu ra được gắn chặt với tài liệu nguồn. Ngoài ra, bạn có thể khai thác tính năng cải thiện thu hồi Raptor để cải thiện thêm tính liên quan và độ chính xác của các câu trả lời được tạo ra.

4. Tự động hóa quy trình công việc: Tính năng quy trình công việc dựa trên đồ thị trong RagFlow cho phép bạn tạo ra các quy trình công việc và tác nhân tự động phức tạp vượt ra ngoài các biểu diễn DAG (Directed Acyclic Graph) truyền thống. Điều này cho phép phân loại dữ liệu tốt hơn, kiểm soát quyền truy cập, giám sát hoạt động và phòng ngừa mất dữ liệu, đơn giản hóa các quy trình được thúc đẩy bởi AI của bạn.

5. Giao diện người dùng trực quan: Bảng điều khiển web của RagFlow cung cấp một giao diện trực quan và thân thiện với người dùng để quản lý các cơ sở tri thức, cấu hình mô hình và tương tác với các phản hồi được tạo ra. Bảng điều khiển này giúp việc onboard và hợp tác với các thành viên trong nhóm trở nên dễ dàng, đảm bảo tích hợp trơn tru vào các quy trình công việc của bạn.

Quy trình công việc dựa trên đồ thị trong RAGflow là một tính năng mạnh mẽ cho phép bạn tạo ra các trợ lý RAG tùy chỉnh phức tạp. Quy trình công việc này cho phép bạn kéo và thả các thành phần khác nhau để xây dựng trợ lý hoặc chatbot mong muốn của bạn, đơn giản hóa quá trình xây dựng các ứng dụng sử dụng kỹ thuật tạo ra tăng cường bằng tìm kiếm (retrieval-augmented generation - RAG).

Quy trình công việc dựa trên đồ thị cung cấp một loạt các thành phần, bao gồm thu hồi, tạo ra, phân loại câu trả lời, viết lại tính liên quan của tin nhắn và trích xuất từ khóa. Các thành phần này có thể được tích hợp một cách trơn tru để tạo ra một quy trình công việc được điều chỉnh phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn,