为了解决这一问题，我们计划从多个角度入手，如引入外部知识图谱进行查询改写、增强Agent机制以提升对话交互和反省能力，以及增加召回上下文以扩展LLM的答案搜索范围。在正在开发的RAGFlow版本中（main分支，docker dev tag），我们针对寻找答案的困难推出了一个实验性功能——基于RAPTOR的长上下文RAG实现。RAPTOR，这一技术...
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。 后端...
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。 后端...
1. 代理式 RAG(Agentic RAG) RAGFlow 通过引入代理 (Agent) 动态协调任务,实现多步推理和复杂问题解答。代理可以批判性地评估检索结果,根据用户查询意图进行迭代查询。这种机制使 RAGFlow 能够处理复杂的多跳问题(multi-hop question answering),如跨文档推理和模糊意图识别。 RAGFlow 采用循环图任务编排系统,允许任务...
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。
MaxKB = Max Knowledge Base,是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。它能够帮助企业高效地管理知识,并提供智能问答功能...
Q&A、采集、markdown、LaTeX、OmniParse、Marker、Surya、Nougat、Whisper、Florence-2、MarkText、Markdown Web Clipper、Agentic RAG(Graph)、Redis Error、infinity、Elasticsearch、Multi-Attach error、PVC克隆、ExeSQL、text2sql、Agent API、Ubuntu 24.04 LTS运行ollama、task executor、RAPTOR、AssertionError、API Toke...
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dify的知识库的文件 个人测试并没有发现 文件大小15m 在参数中修改即可
Langflow is a low-code app builder for RAG and multi-agent AI applications. It’s Python-based and agnostic to any model, API, or database. Docs-Free Cloud Service-Self Managed Python-basedand agnostic to models, APIs, data sources, or databases. ...
2024-09-29 Optimizes multi-round conversations. 2024-09-13 Adds search mode for knowledge base Q&A. 2024-09-09 Adds a medical consultant agent template. 2024-08-22 Support text to SQL statements through RAG. 2024-08-02 Supports GraphRAG inspired by graphrag and mind map. 🎉 Stay Tuned...