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:...
在这些情况下,RAG 本身反过来需要依赖 Agent 机制来实现 Agentic RAG,也就是引入 Agent 的动态编排来处理对话,根据用户提问的不同意图,引入反馈和查询改写,从而服务上述复杂的提问。因此, Agent 和 RAG 可以说两者互为基石。 其次,RAGFlow 近期开源刚满 3 个月,已经获得了 github 万星,我们有必要站在这个阶段,...
RAGFlow的独特之处在于其致力于增强企业环境中的RAG(检索增强生成)并擅长协调与搜索相关的技术,使其成为企业优化工作流程的潜在有价值的工具。- RAGFlow是基于图的任务编排框架和无代码编辑任务和工作流的前端支持。 - RAG和Agent相互支持,RAG支持工作流编排。 - RAG 2.0是以搜索为中心的系统,包含信息抽取、文档预...
2、Dify搭建mysql数据库查询的AI_Agent应用(https://www.bilibili.com/video/BV1wzk9YNEEf?t=304.3) 2.1、创建Agent应用 模型:Function Calling(函数调用)和 ReAct(推理与行动) 选择Volcengine,Agent Mode:Function Calling测试OK; 选择Ollama运行以下模型时,Agent Mode:ReAct。报错:Model schema not found。 qwen...
【摘要】 RAG+AI工作流+Agent:LLM框架该如何选择,全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐 RAG+AI工作流+Agent:LLM框架该如何选择,全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐 1.MaxKB MaxKB = Max Knowledge Base,是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答...
2024-09-09 在 Agent 中加入医疗问诊模板。2024-08-22 支持用RAG技术实现从自然语言到SQL语句的转换。2024-08-02 支持 GraphRAG 启发于 graphrag 和思维导图。2024-07-23 支持解析音频文件。2024-07-08 支持 Agentic RAG: 基于 Graph 的工作流。2024-06-27 Q&A 解析方式支持 Markdown 文件和 Docx 文件，...
遗憾的是，在过去，国内可以用到的 LLM 中，在这三点上表现良好的并不多。至于所谓高级的能力，例如逻辑推理，以及各类 Agent 要求的自主决策能力等，都建构在以上基础能力之上。基础不好，这些也都是空中楼阁。其二，则是来自于 RAG 系统本身。在前文中已经可以看到：RAG 系统是一条完整的链路，包括数据准备，...
Agent 智能体: 您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent,并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置工具,如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。 LLMOps: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。
RAGFlow可以服务个人和企业,用户可利用开源版私有化部署企业级知识库和Agent服务,提供高质量问答。目前使用客户涵盖金融、工业、生物制药、科研等行业。 主要功能: 1. 文档知识库:提供基于用户上传文档建立知识库并进行问答的功能,可对接任何大模型,包括本地部署大模型 ...
由于Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈,包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排,并同时提供了一套易用的界面和API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间,使其可以专注在创新和业务需求上 ...