模型类型：根据待添加的模型，选择相应的类型。若添加 DeepSeek-R1 模型则选择 chat，若添加基石智算平台上的 bce-embedding-base_v1 模型则选择 embedding。模型名称：填写待添加模型的名称即可，若需使用平台内其他模型，用户仅需在智算平台的在线推理服务页面，复制得到相应模型名称即可。基础 url：直接填写即可。A...
优点是,我们可以完全控制整个流程,集成度高。在获取到 chat.answer() 的结果(包含占位符的文本)后,可以立即执行 Python 代码进行替换,然后再将最终结果呈现给用户或传递给下游系统。 缺点也很明显,这种方式通常意味着我们需要自行构建用户界面 (UI) 或者将 RAG 逻辑嵌入到一个更大的后端应用中。标准的 RAGFlow We...
ChatGPT火爆全球，点燃了AI大模型的熊熊烈火。无数科技巨头纷纷下场，抢占这片未来科技高地。一个问题摆在我们面前在AI大模型应用开发的赛道上，究竟谁能笑到最后？有人说，像Dify这样的平台是未来，傻瓜式操作，人人都能开发AI应用；也有人说，Dify不过是昙花一现，真正的王者还得看那些底层技术更扎实的玩家。两...
if TaskService.do_cancel(task_id): # 主动取消 progress_callback(-1, "Task canceled") return 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 标准模式 GraphRAG模式 RAPTOR模式 raptor graphrag default 生成原始分片 标准分片 向量编码 调整并发限制 知识图谱构建 加载配置 执行run_graphrag 初始化Chat模型 层次化摘要...
3 Chat 聊天 3.1 创建知识库 根据提示,操作即可。由于作为展示用,这里简单上传一个文件来说明该流程,最终页面如下。 1 配置 一般先配置好嵌入模型和解析方法后,再进行其他操作。这里保持默认 2 数据集 上传一个文件后的展示如下: 3 检索测试 这里可以简单测试下知识库的召回效果。从下图展示的效果来看,第一条的...
Auth类型选 BearerToken,Token值是demo.ragflow.io聊天API键的Token(同Chat Bot API key) 点击“发送”运行后在Body中的"id"即是conversation_id 在首页 - 智能微秘书 ()首页微信扫码登录即可 2、智能微秘书-回调本地k8s部署的RAGFlow,需在在公网固定IP和实验室网关win10主机上做端口映射: ...
-基础 Url:之前步骤中MaaS服务的基础API地址,需要去掉地址尾部的“/chat/completions” 后填入 -API Key:之前步骤中创建的API Key -最大token数:各预置服务支持的最大token数见下表 5)修改系统模型设置 在模型供应商界面点击“系统模型设置”,将聊天模型设置为刚配置好的MaaS模型。嵌入和Rerank模型可使用系统预置...
添加Chat模型 RagFlow如果部署为docker,需要映射docker外面的地址。否则为IP:端口(默认端口为11434。Ollama Open API) 继续添加模型 添加embedding模型 展示模型 添加知识库 设置嵌入模型 ,设置解析文档方法 也可选择指定的解析方法 增加助手 __EOF__ 标签:docker-compose,Python,PyTorch ...
Delete chat assistantsRAGFlow.delete_chats(ids: list[str] = None)Deletes chat assistants by ID.Parametersids: list[str]The IDs of the chat assistants to delete. Defaults to None. If it is empty or not specified, all chat assistants in the system will be deleted....
Set up an AI chat Conversations in RAGFlow are based on a particular knowledge base or multiple knowledge bases. Once you have created your knowledge base and finished file parsing, you can go ahead and start an AI conversation. Click theChattab in the middle top of the mage>Create an ass...