RAGFlow упрощает создание систем AI, которые могут точно отвечать на вопросы и понимать данные, просматривая огромные объемы информации.
Ключевые компоненты включают LlamaIndex для быстрого поиска информации, Ragulator для связи поиска данных с генерацией ответов и RagGrid для масштабируемого развертывания.
Преимущества RAGFlow включают доступность AI, улусшает точность.
Применения варьируются от улучшения поисковых систем и чатботов до обобщения сложных документов и анализа бизнес-данных.

Предыстория RAG

RAG появился из-за серьезных проблем языковых моделей:

Отсутствие знаний о мире: AI модели обучаются на фиксированном наборе данных, поэтому они не знают ничего, что не входит в эти данные. Они не могут искать новую информацию.
Галлюцинации: Иногда, когда они не знают ответа, они придумывают что-то, что звучит правильно, но не является правдой.
Сложность обновления: Добавление новой информации в эти модели требует больших вычислительных мощностей.

RAG решает эти проблемы, используя модель поиска для нахождения релевантной информации в большом массиве данных. Эта дополнительная информация помогает языковой модели создавать лучшие ответы.

Как RAG работает

Система RAG делает три основных вещи:

Retrieve: Она ищет информацию, связанную с вашим вопросом, в большой базе данных, используя что-то, называемое семантическим поиском.
Augment: Она добавляет эту информацию к вашему вопросу, чтобы сделать лучший вопрос.
Generate: Затем она использует это улучшенное предложение для создания ответа, который более точен.

Этот процесс помогает AI давать ответы, основанные на реальных фактах, что снижает вероятность того, что что-то будет придумано. Оба компонента системы могут быть улучшены вместе, чтобы получить лучшие результаты.

Возможности

RAGFlow принесло несколько классных вещей:

LlamaIndex: Это умный система, которая помогает быстро найти нужную информацию из огромного количества документов.
Ragulator: Набор инструментов, который делает это просто, чтобы соединить точки между поиском информации и созданием ответа.
RagGrid: Это позволяет множеству систем RAG работать одновременно онлайн, делая это дешевле и легче для обработки больших задач.

Также есть инструменты для помощи в организации документов, отслеживании изменений и обеспечении плавного функционирования всей системы.

Все эти вещи означают, что люди могут создавать приложения, используя RAG без застревания в сложной ИИ штуке.

Как работает RAGFlow

RAGFlow - это система, которая помогает создавать умные AI приложения, которые могут понимать и создавать текст, используя информацию из документов. Давайте разберем, как это работает, шаг за шагом, в простом виде.

1. Ingest and Prepare Documents

Во-первых, RAGFlow принимает документы из разных мест, таких как онлайн-базы данных или облачное хранилище. Затем он очищает эти документы и готовит их к следующим шагам. Этот шаг заключается в том, чтобы убедиться, что документы находятся в хорошем состоянии для следующих шагов.

2. Generate Embeddings

Затем он превращает текст из этих документов в что-то, называемое вложениями. Думайте о вложениях как о уникальных отпечатках для каждого документа, показывающих, о чем он. RAGFlow имеет умный способ сделать это быстро для большого количества документов одновременно.

Эти отпечатки пальцев хранятся в чем-то, называемом LlamaIndex, специальном месте, которое RAGFlow использует для их отслеживания.

3. Encode User Query

Когда кто-то задает вопрос, RAGFlow превращает этот вопрос в свой собственный отпечаток. Это помогает RAGFlow понять, что человек ищет.

4. Retrieve Relevant Documents

Используя отпечаток вопроса, LlamaIndex находит документы, которые соответствуют тому, что человек спрашивает. Это похоже на поиск иглы в стоге сена, но действительно быстро.

5. Construct Augmented Prompt

RAGFlow затем берет лучшие совпадения и объединяет их с исходным вопросом. Это создает усиленный вопрос с дополнительной информацией, чтобы помочь найти лучший ответ.

6. Generate Response

Этот усиленный вопрос передается большой языковой модели, которая затем приходит с ответом. Поскольку вопрос теперь имеет больше информации, ответ более вероятен и полезен.

7. Validate and Act

Наконец, RAGFlow проверяет ответ, чтобы убедиться, что он в порядке, и даже может автоматизировать задачи на основе ответа. Эта система делает создание умных приложений ИИ, которые понимают и создают текст, проще и эффективнее.

Следуя этим шагам, RAGFlow делает это просто, чтобы создавать инструменты ИИ, которые могут говорить, понимать и помогать людям с их вопросами, используя актуальную информацию.

RAGFlow в действии: Примеры использования

RAGFlow помогает людям создавать инструменты, которые максимально используют извлечение информации. Вот как это используется на практике:

Интеллектуальные поисковые системы

С RAGFlow поисковые системы могут лучше понять, что вы спрашиваете, и давать результаты, которые ближе к вам. Он использует документы для добавления контекста к вашему поиску, делая результаты более точными.

AI-ассистенты

RAGFlow отлично подходит для создания чатботов и голосовых ассистентов, которые могут общаться о фактологических вещах, благодаря своей способности извлекать информацию из документов.

Возьмем, например, помощника по политике компании, который использует компании документы для точного ответа на вопросы, что также может хорошо работать для обслуживания клиентов в других областях.

Текстовое обобщение

RAGFlow также может помочь обобщить большие документы. Он смотрит на разные части документа, чтобы создать сводку, которая захватывает основные моменты.

Уже была некоторая работа по обобщению юридических документов, чтобы было легче понять основные части. Это могло быть расширено для обобщения вещей, таких как исследовательские статьи и новостные истории.

Анализ данных и отчетность

Для предприятий, которые должны пройти через много данных и создать отчеты, RAGFlow может быть большим помощником.

Пройдя через базы данных, электронные таблицы и анализы, RAGFlow может быстро прийти к выводам. Anthropic показал, как Клауда может отвечать на бизнес-вопросы быстро.

По мере того, как мы имеем дело с более сложными данными, RAG становится более важным для поиска ценных выводов. RAGFlow ведет путь в создании приложений, которые понимают документы и создают текст, открывая новые возможности для ИИ в различных областях.

Преимущества RAGFlow перед традиционными моделями

RAGFlow выделяется из старых ИИ систем при работе с языком:

RAGFlow лучше всего избегает ответов, придуманных нами, чем ответов, проверяя реальные факты перед ответом. Это означает, что он может давать более точные и надежные ответы.

Также RAGFlow может показать, откуда его ответы приходят, что помогает людям доверять и проверять информацию. Но, настройка RAGFlow более сложная, потому что нужна система для поиска и использования документов.

С другой стороны, старые модели проще, потому что они просто берут вопрос и пытаются ответить на него без проверки фактов. Они обычно дешевле и легче для обработки, но могут чаще ошибаться.

Поддержание RAGFlow актуальным означает регулярное добавление новых документов, что может быть больше работы. Так что это баланс между получением лучших, более надежных ответов и обработкой более сложной настройки.

Реализация RAGFlow в проектах разработки

RAGFlow - это инструмент, который помогает разработчикам добавлять умные функции поиска и ответа в свои приложения. Это похоже на предоставление вашему приложению возможность прочитать через гору книг или статей, чтобы найти именно ту информацию, которая ответит на вопросы пользователей. Вот простой руководство, чтобы получить RAGFlow работу в вашем проекте.

Настройка процесса

Вот базовый план того, что вы собираетесь сделать:

Ingest documents. Это означает, что вы получаете свои документы готовыми для использования RAGFlow, включая очистку любых беспорядочных вещей, таких как HTML.
Index documents. Превратите текст ваших документов в специальный формат (называемый векторами или вложениями), который делает их легкими для поиска.
Implement client code. Напишите некоторый код, который позволяет вашему приложению задавать вопросы, искать ответы в ваших документах и затем использовать эти ответы для разговора с вашими пользователями.