RagFlow是一個開源的AI檢索增強生成(RAG)框架,擅長深度文檔理解。它是目前最好的RAG框架之一,提供了一系列強大的功能和能力。

RagFlow的一些關鍵更新和功能包括:

• 支持音頻文件解析、與各種大型語言模型的整合,以及向知識圖譜添加維基百科和百度等新組件。
• 基於圖形的工作流支持,可以創建複雜的工作流和代理,超越傳統的有向無環圖(DAG)。
• 支持各種文件類型,包括文檔、文本、圖像和掃描副本。
• 智能和可解釋的模板式分塊,減少了幻覺,並提供了關鍵參考和可追溯引用的快速視圖。
• 注重維護數據質量,利用深度文檔理解來確保準確的分類和輸出。
• 開源免費使用,可進一步擴展和定制。

RagFlow是在您的業務工作流中構建生成式AI的理想選擇,可以充分發揮RAG技術的潛力。它的自動化和無縫RAG協調、靈活的模型整合以及直觀的API,使其成為個人和企業使用案例的強大工具。

要開始使用RagFlow,您可以嘗試雲端託管的演示,或在本地部署該框架。本地部署需要至少4個CPU核心、16GB RAM和50GB磁盤存儲空間,並安裝有Docker。

設置完成後,您可以使用直觀的RagFlow儀表板管理知識庫、上傳文件,並創建自定義助手和工作流。圖形工作流功能可讓您輕鬆構建個性化的RAG驅動代理和應用程序。

RagFlow是一個基礎性的RAG引擎,我強烈建議您去探索。它強大的功能、開源性質和持續更新,使其成為任何希望在自己的項目或業務運營中利用檢索增強生成優勢的人的理想選擇。

RagFlow,這個開源的AI檢索增強生成(RAG)框架,最近收到了一系列重大更新,增強了其功能。這個強大的引擎擅長深度文檔理解,被認為是目前最好的RAG框架之一。

最新的更新包括:

1. 擴展的整合:

   • 支持音頻文件解析
   • 整合新的大型語言模型
   • 向知識圖譜添加維基百科和百度等組件

2. 基於圖形的工作流:

   • 能夠創建複雜的工作流或代理,超越傳統的有向無環圖(DAG)表示
   • 改善數據分類、訪問控制、活動監控和數據丟失預防

3. 增強的文件支持:

   • 支持各種文件類型,包括文檔、文本、圖像和掃描副本
   • 智能和可解釋的模板式分塊

4. 提高質量和可解釋性:

   • 通過提供關鍵參考和可追溯引用的快速視圖,減少了幻覺
   • 專注於維護輸出質量和數據分類準確性,基於深度文檔理解

RagFlow是一個完全免費和開源的框架,允許用戶進一步擴展和定制。它的基礎RAG引擎是企業和個人尋求將生成式AI整合到工作流中的有價值工具,確保真實和有根據的答案。

RagFlow是一個開源的AI框架,可以在深度文檔理解的基礎上進行檢索增強生成(RAG)。它提供了一個全面的解決方案,用於構建可以處理和理解複雜數據格式的生成式AI應用程序。

RagFlow的主要功能包括:

1. 自動化和無縫的RAG工作流: RagFlow簡化了RAG過程的協調,使其對個人和企業級用例都可訪問。

2. 靈活的模型整合: RagFlow允許您配置和整合各種大型語言模型和嵌入模型,在AI模型選擇方面提供靈活性。

3. 多種召回、配對和融合重排能力: RagFlow提供了先進的檢索和排名功能,確保生成響應時使用最相關的信息。

4. 直觀的API實現無縫集成: RagFlow提供易於使用的API,可以與業務應用程序和工作流順利集成。

RagFlow的架構遵循結構化的工作流程:

1. 問題/查詢: 該過程始於用戶的問題或查詢。
2. 文件引入和分塊: RagFlow引入相關文件,並將內容分塊成更小、更易管理的片段以進行高效處理。
3. 檢索和排名: 該框架從分塊數據中檢索最相關的信息,並使用先進技術對結果進行排名。
4. 生成和融合: RagFlow然後通過將檢索到的信息與大型語言模型的功能相結合來生成最終響應。
5. 輸出: 生成的響應連同對源材料的深度文檔理解和可追溯性一起提供給用戶。

RagFlow基於圖形的工作流進一步增強了系統的靈活性和複雜性,允許用戶創建定制的代理和工作流,以滿足其特定需求。這實現了更好的數據分類、訪問控制、活動監控和數據丟失預防。

通過利用RagFlow,企業和個人可以無縫地將生成式AI功能集成到他們的工作流中,從而獲得更高質量的響應、有根據的答案和深度文檔理解的好處。

RagFlow是一個開源的檢索增強生成(RAG)框架,可以實現深度文檔理解和簡化的工作流。以下是您如何開始使用RagFlow:

本地部署

要在本地部署RagFlow,您需要以下先決條件:

• 至少4個核心的CPU
• 16GB以上的RAM
• 50GB以上的磁盤存儲空間
• 已安裝Docker

1. 使用Git克隆RagFlow存儲庫。
2. 導航到ragflow文件夾並運行Docker Compose命令來設置服務器。
3. 服務器運行後,您將被引導到RagFlow儀表板,在那裡您可以管理知識庫、與助手聊天,並探索基於圖形的工作流。

探索RagFlow演示

1. 您可以嘗試使用完全託管在雲端的RagFlow演示,以了解其功能。
2. 在儀表板上,您可以創建新的知識庫、上傳文件,並配置分塊、檢索和模型設置。
3. 文件處理完成後,您可以開始與助手聊天,看到RagFlow如何通過利用檢索增強生成方法提供準確和有根據的答案。
4. 基於圖形的工作流功能允許您創建自定義代理,並協調複雜的AI驅動任務,進一步增強RagFlow的靈活性和功能。

RagFlow的主要功能包括:

• 自動化和無縫的RAG工作流
• 支持各種文件類型(文檔、圖像、表格等)
• 智能和可解釋的模板式分塊
• 減少幻覺和有根據的答案
• 與不同語言模型的靈活集成
• 直觀的API實現無縫的業務集成

通過探索本地部署和RagFlow演示,您可以體驗這個開源RAG框架的強大功能,並考慮如何將其集成到您自己的工作流或業務應用程序中。

RagFlow,這個開源的AI檢索增強生成(RAG)框架,提供了強大的知識庫管理和定制功能,使用戶能夠根據自己的具體需求定制系統。以下是這些功能的詳細介紹:

1. 知識庫管理: RagFlow允許您創建和管理自己的知識庫。您可以上傳各種文件類型,包括文檔、圖像和URL,系統會自動解析和分塊內容,以實現高效的檢索和生成。這使您能夠建立一個針對特定用例的全面知識庫。

2. 模型整合: RagFlow支持整合各種大型語言模型,從OpenAI到NVIDIA以及開源替代方案。這種靈活性使您能夠選擇最適合您需求的模型,無論是為了提高準確性、專門的領域知識還是特定功能。

3. 分塊和檢索優化: RagFlow提供了智能和可解釋的模板式分塊,有助於減少幻覺,並確保輸出以源材料為基礎。此外,您還可以利用Raptor檢索增強功能,進一步提高答案的相關性和準確性。

4. 工作流自動化: RagFlow中的基於圖形的工作流功能使您能夠創建複雜的自動化工作流和代理,超越傳統的有向無環圖(DAG)表示。這允許更好的數據分類、訪問控制、活動監控和數據丟失預防,從而簡化您的AI驅動流程。

5. 直觀的用戶界面: RagFlow的基於Web的儀表板提供了一個直觀且用戶友好的界面,用於管理知識庫、配置模型和與生成的響應進行交互。該儀表板使團隊成員的入職和協作變得更加簡單,確保了與您的工作流程的無縫集成。

通過利用這些強大的功能,您可以釋放檢索增強生成在您的業務或個人項目中的全部潛力。RagFlow的開源性質和廣泛的定制選項使其成為一個多才多藝且引人注目的選擇,適用於那些尋求構建先進AI驅動解決方案的人。

RAGflow中的圖形工作流是一個強大的功能,可以讓您創建複雜的個性化RAG助手。這個工作流允許您拖放各種組件來構建所需的代理或聊天機器人,簡化了構建檢索增強生成(RAG)應用程序的過程。

圖形工作流提供了一系列組件,包括檢索、生成、答案分類、消息相關性重寫和關鍵詞提取。這些組件可以無縫集成,以創建符合您特定需求的定制工作流,無論是客戶服務聊天機器人、HR助手還是多語言翻譯員。

圖形工作流的一個關鍵優勢是其靈活性。您可以從頭開始構建代理,或利用RAGflow提供的預構建助手(如網絡搜索助手)來加快您的開發。這使您能夠快速原型和迭代您的想法,節省寶貴的時間和資源。

此外,圖形工作流支持各種集成,包括流行的知識源,如維基百科、PubMed和Archive.org。這使您能夠無縫地將外部數據源納入您的RAG驅動應用程序,確保您的代理可以訪問豐富多樣的知識庫。

總的來說,RAGflow中的圖形工作流是任何希望構建個性化、檢索增強AI助手的人的一大突破。其直觀的拖放界面、預構建組件和集成功能,使其成為個人開發者和企業級團隊的強大工具。

RagFlow是一個開源的AI框架引擎,擅長於檢索增強生成、深度文檔理解,以及為企業和個人用例簡化工作流。RagFlow最近的更新顯著增強了其功能,包括支持音頻文件解析、整合新的大型語言模型、支持基於圖形的工作流,以及改善對各種文件格式的支持。

RagFlow的一大亮點是其基於圖形的工作流,使用戶能夠創建複雜的工作流或代理,超越傳統的有向無環圖(DAG)表示。這一功能允許更好的數據分類、訪問控制、活動監控和數據丟失預防。

RagFlow是在您的業務中構建生成式AI的理想選擇,因為它可以釋放您工作流的全部潛力,並確保從複雜的數據格式中獲得真實的問答