早在部署之初,在B站就看到同样是本地知识库的 RAGFlow ,不过,当时并没有做很深入的了解,而且 RAGFlow 也没有安装包之类的快捷安装方式,部署相对困难,所以就短暂放弃了。 但是实际体验过之后才发现,最应该放弃的竟是 AnythingLLM 于是我就拾起了 RAGFlow,研究了两三天之后,感觉他作为知识库的话,效果应该要好于 ...
创建自己的智能问答系统,接入个人微信,秒回客户问题, 视频播放量 1398、弹幕量 0、点赞数 23、投硬币枚数 2、收藏人数 76、转发人数 7, 视频作者 中年大叔托尼, 作者简介 跟Tony老师学Power BI,相关视频:【知识科普】【纯本地化搭建】【不本地也行】DeepSeek + RAGFlow
全网最详细的RAGflow入门教程,涵盖本地部署,知识库搭建,大模型RAG实战!共计3条视频,包括:1.Al大模型技术的知识结构和脉络、2.DeepSeek本地部署场景和方案、3.Function Call为大模型扩展应用领域等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
2.使用对话节点给出开场白,同时等待用户回复,获取用户的问题; 在RAGFlow 的 Agent 编排中,对话节点起到控制对话流程的作用,既可以把之前 Agent 的运算结果输出到聊天面板,同时也可以获取用户的反馈作为新变量加入后续的运算 同时设置这个节点 ID 为“获取用户问题”,方便后续调用; 3.使用问题分类节点,设置四种情况:...
方法二:访问地址:https://github.com/infiniflow/ragflow,点击下载即可 进入docker 文件夹,利用提前编译好的Docker镜像启动服务器: 启动服务之前先修改 docker/.env 文件内的 RAGFLOW_IMAGE 变量。 通过设置 RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.15.1
一、RagFlow简介 RagFlow是一个基于对文档深入理解的开源 RAG(检索增强生成)引擎。它的作用是可以让用户创建自有知识库,根据设定的参数对知识库中的文件进行切块处理,用户向大模型提问时,RAGFlow先查找自有知识库中的切块内容,接着把查找到的知识库数据输入到对话大模型中再生成答案输出。
RAGFlow 系统是一个高效、智能的信息处理平台,它通过一系列精心设计的组件,实现了对复杂查询的快速响应和精准处理。这个系统的核心组件包括: -文档解析器:这是 RAGFlow 系统的“大脑”,负责将各种格式的文档进行解析,从中提取出文本、图像和表格等关键内容。无论是PDF、Word文档还是Excel表格,文档解析器都能够准确捕...
首先, RAGFlow 是一款完整的 RAG 解决方案,它允许用户上传并管理自己的文档,文档类型可以是任意类型,例如 PDF、Word、PPT、Excel、当然也包含 TXT,在完成智能解析之后,让数据以正确地格式进入到数据库,然后用户可以采用任意大模型对自己上传的文档进行提问。也就是...
嵌入模型在RAGFlow中主要用于将文本数据转换为向量表示,这对于信息检索和相似性比较至关重要。嵌入模型的主要作用包括: 文本向量化:嵌入模型将文本(如文档、段落、句子等)转换为数值向量,这些向量能够表示文本的语义信息。 相似性比较:通过计算向量之间的相似度,嵌入模型可以帮助 RAGFlow 快速找到与用户查询最相关的信息...
RAGFlow是一款基于深度文档理解构建的开源检索增强生成引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。对比目前开源的几款知识库，RAGFlow做的相对好用和可用。内置了OCR可以识别扫描模式的PDF，带有召唤...