RagFlow是一个开源的AI检索增强生成(RAG)框架,擅长深度文档理解。它是目前最好的RAG框架之一,提供了一系列强大的功能和能力。

RagFlow的一些关键更新和功能包括:

• 支持音频文件解析、与各种大型语言模型的集成,以及向知识图谱添加维基百科和百度等新组件。
• 基于图的工作流支持,可以创建超越传统DAG的复杂工作流和代理。
• 支持广泛的文件类型,包括文档、文本、图像和扫描副本。
• 智能和可解释的模板化分块,减少幻觉并提供关键引用和可追溯引用的快速视图。
• 注重维护数据质量,利用深度文档理解确保准确的分类和输出。
• 开源免费使用,允许进一步扩展和定制。

RagFlow是将生成式AI集成到您的业务工作流中的理想选择,释放RAG技术的全部潜力。它的自动化和无缝RAG编排、灵活的模型集成以及直观的API,使其成为个人和企业使用案例的强大工具。

要开始使用RagFlow,您可以尝试云托管演示或在本地部署该框架。本地部署需要至少4个CPU核心、16GB RAM和50GB磁盘存储空间,并安装有Docker。

设置完成后,您可以使用直观的RagFlow仪表板管理知识库、上传文件,并创建自定义助手和工作流。图形工作流功能使您能够轻松构建个性化的RAG驱动代理和应用程序。

RagFlow是一个基础性的RAG引擎,我强烈建议您探索。它强大的功能、开源性质和持续更新,使其成为任何希望在项目或业务运营中利用检索增强生成优势的人的理想选择。

RagFlow,这个开源的AI检索增强生成(RAG)框架,最近收到了一系列重大更新,增强了其功能。这个强大的引擎擅长深度文档理解,被认为是目前最好的RAG框架之一。

最新的更新包括:

1. 扩展集成:

   • 支持音频文件解析
   • 集成新的大型语言模型
   • 向知识图谱添加维基百科和百度等组件

2. 基于图的工作流:

   • 能够创建超越传统DAG(有向无环图)表示的复杂工作流或代理
   • 改善数据分类、访问控制、活动监控和数据丢失预防

3. 增强的文件支持:

   • 支持各种文件类型,包括文档、文本、图像和扫描副本
   • 智能和可解释的模板化分块

4. 提高质量和可解释性:

   • 通过快速查看关键引用和可追溯引用来减少幻觉
   • 专注于维护输出质量和基于深度文档理解的数据分类准确性

RagFlow是一个完全免费和开源的框架,允许用户进一步扩展和定制。它的基础RAG引擎是寻求将生成式AI集成到工作流中的企业和个人的宝贵工具,确保真实和有根据的答案。

RagFlow是一个开源的AI框架,可以在深度文档理解的基础上进行检索增强生成(RAG)。它提供了一个全面的解决方案,用于构建能够处理和理解复杂数据格式的生成式AI应用程序。

RagFlow的主要特点包括:

1. 自动化和无缝的RAG工作流: RagFlow简化了RAG流程的编排,使其对个人和企业级用例都可访问。

2. 灵活的模型集成: RagFlow允许您配置和集成各种大型语言模型和嵌入模型,为您的AI模型选择提供灵活性。

3. 多种召回、配对和融合重排能力: RagFlow提供了先进的检索和排名功能,确保使用最相关的信息生成响应。

4. 直观的API实现无缝集成: RagFlow提供易于使用的API,可以与业务应用程序和工作流无缝集成。

RagFlow的架构遵循一个结构化的工作流:

1. 问题/查询: 流程从用户的问题或查询开始。
2. 文件摄取和分块: RagFlow摄取相关文件并将内容分块为更小、更易管理的部分以进行高效处理。
3. 检索和排名: 该框架从分块数据中检索最相关的信息,并使用先进的技术对结果进行排名。
4. 生成和融合: RagFlow然后通过将检索到的信息与大型语言模型的功能相结合来生成最终响应。
5. 输出: 生成的响应连同对源材料的深度理解和可追溯性一起提供给用户。

RagFlow基于图的工作流进一步增强了系统的灵活性和复杂性,允许用户创建定制的代理和工作流,以满足其特定需求。这实现了更好的数据分类、访问控制、活动监控和数据丢失预防。

通过利用RagFlow,企业和个人可以无缝地将生成式AI功能集成到他们的工作流中,从而获得更高质量的响应、有根据的答案和深度文档理解的好处。

RagFlow是一个开源的检索增强生成(RAG)框架,可以实现深度文档理解和简化工作流。以下是您如何开始使用RagFlow:

本地部署

要在本地部署RagFlow,您需要满足以下先决条件:

• 至少4核CPU
• 16GB+内存
• 50GB+磁盘存储空间
• 已安装Docker

1. 使用Git克隆RagFlow存储库。
2. 导航到ragflow文件夹并运行Docker Compose命令来设置服务器。
3. 服务器运行后,您将被引导到RagFlow仪表板,在那里您可以管理知识库、与助手聊天,并探索基于图的工作流。

探索RagFlow演示

1. 您可以尝试使用完全托管在云端的RagFlow演示,以了解其功能。
2. 在仪表板上,您可以创建新的知识库、上传文件,并配置分块、检索和模型设置。
3. 文件处理完成后,您可以开始与助手聊天,看到RagFlow如何通过利用检索增强生成方法提供准确和有根据的答案。
4. 基于图的工作流功能允许您创建自定义代理并编排复杂的AI驱动任务,进一步增强RagFlow的灵活性和功能。

RagFlow的主要特点包括:

• 自动化和无缝的RAG工作流
• 支持各种文件类型(文档、图像、表格等)
• 智能和可解释的模板化分块
• 减少幻觉和有根据的答案
• 与不同语言模型的灵活集成
• 直观的API实现无缝的业务集成

通过探索本地部署和RagFlow演示,您可以体验这个开源RAG框架的强大功能,并考虑如何将其集成到您自己的工作流或业务应用程序中。

RagFlow,这个开源的AI检索增强生成(RAG)框架,提供了强大的知识库管理和定制功能,使用户能够根据自己的具体需求调整系统。以下是这些功能的详细介绍:

1. 知识库管理: RagFlow允许您创建和管理自己的知识库。您可以上传各种文件类型,包括文档、图像和URL,系统会自动解析和分块内容,以实现高效的检索和生成。这使您能够构建针对特定用例的全面知识库。

2. 模型集成: RagFlow支持集成各种大型语言模型,从OpenAI到NVIDIA以及开源替代方案。这种灵活性使您能够选择最适合您需求的模型,无论是为了提高准确性、专门的领域知识还是特定功能。

3. 分块和检索优化: RagFlow提供智能和可解释的模板化分块,有助于减少幻觉,并确保输出以源材料为基础。此外,您还可以利用Raptor检索增强功能,进一步提高答案的相关性和准确性。

4. 工作流自动化: RagFlow中的基于图的工作流功能使您能够创建复杂的自动化工作流和代理,超越传统的DAG(有向无环图)表示。这允许更好的数据分类、访问控制、活动监控和数据丢失预防,简化您的AI驱动流程。

5. 直观的用户界面: RagFlow的基于Web的仪表板提供了一个直观且用户友好的界面,用于管理知识库、配置模型和与生成的响应进行交互。该仪表板使团队成员的入职和协作变得更加简单,确保了与您的工作流的无缝集成。

通过利用这些强大的功能,您可以释放检索增强生成在您的业务或个人项目中的全部潜力。RagFlow的开源性质和广泛的定制选项使其成为那些寻求构建先进AI驱动解决方案的人的一个有吸引力的选择。

RAGflow中的图形工作流是一个强大的功能,可以让您创建复杂的个性化RAG助手。这个工作流允许您拖放各种组件来构建所需的代理或聊天机器人,简化了构建检索增强生成(RAG)应用程序的过程。

图形工作流提供了一系列组件,包括检索、生成、答案分类、消息相关性重写和关键词提取。这些组件可以无缝集成,以创建满足您特定需求的定制工作流,无论是客户服务聊天机器人、HR助手还是多语言翻译员。

图形工作流的一个关键优势是其灵活性。您可以从头开始构建代理,或者利用RAGflow提供的预构建助手(如网络搜索助手)来快速启动您的开发。这使您能够快速原型和迭代您的想法,节省宝贵的时间和资源。

此外,图形工作流支持各种集成,包括流行的知识源,如维基百科、PubMed和Archive.org。这使您能够无缝地将外部数据源纳入您的RAG驱动应用程序,确保您的代理可以访问丰富多样的知识库。

总的来说,RAGflow中的图形工作流是任何寻求构建个性化的检索增强AI助手的人的一个游戏规则改变者。它直观的拖放界面、预构建组件和集成功能,使其成为个人开发者和企业级团队的强大工具。

RagFlow是一个开源的AI框架引擎,擅长于检索增强生成、深度文档理解和简化企业及个人使用案例的工作流。RagFlow最近的更新显著增强了其功能,包括支持音频文件解析、集成新的大型语言模型、基于图的工作流支持,以及对各种文件格式的改进支持。

RagFlow的一个突出特点是基于图的工作流,它使用户能够创建超越传统DAG(有向无环图)表示的复杂工作流或代理。这个功能允许更好的数据分类、访问控制、活动监控和数据丢失预防。

RagFlow是在您的业务中构建生成式AI的理想选择,因为它释放了您工作流的全部潜力,并确保从复杂数据格式中获得真实的问答。该框架的自动化和无缝的RAG工作流、灵活的语言模型和嵌入模型配置以及直观的API,使其成为与企业无缝集成的强大工具。

总的来说,RagFlow是一个值得高度推荐的基础性RAG引擎,适用于任何希望在其应用程序或工作流中利用检索增强生成和深度文档理解的人。它的开源性质和持续更新使其成为AI生态系统中的宝贵资产。