- RAGFlow uporablja napredno analizo zasnove z uporabo DeepDoc-a za razumevanje dejanske strukture kompleksnih datotek, kar presega tradicionalno delitev besedila.
- Kakovost iskanja je odvisna od natančne konfiguracije razvrščanja, modela vgrajevanja in implementacije strategij ponovnega razvrščanja.
- Sistem omogoča optimizirano natančnost z uporabo grafov znanja in tehnologije RAPTOR za reševanje kompleksnih logičnih poizvedb.
Kako pravilno razdeliti dokumente, da lahko RAGFlow najde informacije? Če se podajate v svet obogatene generacije s priklicem (Augmented Generation by Recall), ste verjetno opazili, da ni dovolj le naložiti kup PDF-jev in pričakovati, da bo umetna inteligenca naredila svojo čarovnijo. Tukaj pride na vrsto umetna inteligenca. RAGFlow, odprtokodni mehanizem, ki besedila ne reže le na slepo, ampak ga poskuša razumeti kako je dokument strukturiran preden karkoli naredi. To je v bistvu razlika med nekom, ki knjigo reže s škarjami, in nekom, ki prebere kazalo in razume poglavja, preden analizira vsebino.
To orodje izstopa po svoji modularni arhitekturi. Z uvozom, predobdelavo, vektorizacijo in generiranjem odgovorov lahko delate neodvisno. Končni cilj je, da ko vprašate svojega asistenta, vam ne da le generičnega odgovora, ampak ... pridobiti natančne fragmente in preverljivo iz vaše baze znanja, s čimer se izognete tistim strašnim halucinacijam, ki so tako moteče v poklicnem okolju.
Možgani za zaužitjem: DeepDoc in segmentacija
Za razliko od osnovnih sistemov RAG, ki uporabljajo naivni pristop, RAGFlow uporablja DeepDocTa tehnologija analizira vizualno zasnovo dokumenta in prepozna, kje je v več stolpcih tabela, slika ali besedilo. To je ključnega pomena, saj če tabelo prerežete na pol, informacije izgubijo ves pomen. Obdelava vključuje prepoznavanje besedila, analizo zasnove in končno ... delitev na logične fragmente.
Ko ustvarjate svojo bazo znanja, morate izbrati način razkosavanje odvisno od vrste datoteke. Obdelava pravne pogodbe ni enaka obdelavi znanstvenega članka ali preglednice. RAGFlow vam omogoča prilagajanje Priporočena velikost kosovki določa, koliko žetonov naj ima vsak del. Če je segment prekratek, ga sistem združi z naslednjim, da ohrani doslednost in zagotovi, da informacijska enota biti dovolj bogat, da bi bil koristen.
Napredne nastavitve za izboljšanje obnovitve
Da bi sistemu pomagal najti iglo v senu, RAGFlow ponuja več metrik podobnosti. Podobnost vektorjev To je najpogostejši pristop, ki temelji na semantičnem pomenu; na primer razume, da sta »umetna inteligenca« in »umetna inteligenca« ista. Vendar pa za iskanje lastnih imen ali določenih kod Podobnost izrazov (na podlagi leksikalnih ujemanj, kot je BM25) je veliko učinkovitejše. V idealnem primeru bi morali uporabiti Hibridna podobnost, ki združuje oboje, da bi dobil najboljše iz obeh svetov.
- Samodejna ključna beseda in samodejno vprašanjeTe funkcije uporabljajo LLM za samodejno generiranje oznak in možnih vprašanj za vsak delček kode, kar poveča verjetnost uspešnega iskanja.
- Nabori oznakOmogoča dodeljevanje strukturiranih metapodatkov fragmentom na podlagi vnaprej določenega besedišča, kar olajša filtriranje po kategorijah, kot sta »Delovno pravo« ali »Osebni podatki«.
- Excel v HTMLKljučna možnost, ki pretvori Excelove tabele v strukture HTML in ohrani odnos med podatki, namesto da bi jih obravnavala kot preproste pare ključ-vrednost.
Izboljšanje logike z grafi in RAPTORJEM
Včasih odgovor na vprašanje ni v enem samem odstavku, temveč je razpršen po celotnem dokumentu. Da bi to rešili, RAGFlow vključuje funkcijo Izvleček grafa znanjaTo orodje prepozna entitete in njihove odnose ter ustvari logični zemljevid. Ko aktivirate UGABDUKTORSistem ne išče več izoliranih fragmentov, temveč izvaja večstopenjske logične verige za povezovanje oddaljenih točk v bazi podatkov.
V nastavitveni plošči čarovnika lahko prilagodite Prag podobnosti odločiti, kako strog naj bo sistem pri obravnavi fragmenta kot relevantnega. Priporočljiva je tudi uporaba Prerazvrsti modelki deluje kot drugi filter za prerazporeditev rezultatov in postavitev najbolj natančnih na vrh, kar drastično izboljša kakovost končnega odgovora.
Uvajanje in tehnična optimizacija
Za zagon in delovanje je najlažji način uporaba Docker ComposeGlede na vaše vire lahko izberete celotno sliko ali različico vitek Če raje uporabljate zunanje modele vgradnje, je prilagoditev parametra bistvena. vm.max_map_count V Linuxu to preprečuje sesutje Elasticsearcha zaradi nezadostnega pomnilnika. Če imate grafični procesor, bo uporaba pospešenega uvajanja skrajšala čas obdelave DeepDoc-a in generiranja vektorjev.
Glede jezikovnega modela lahko lokalne možnosti integrirate prek Ollama ali pa uporabite storitve, kot so Povežite RAGFlow z modeli OpenAINadzor nad Temperatura in Zgornji del P Omogočilo vam bo, da se odločite, ali želite, da je vaš asistent natančen in determinističen robot ali nekdo bolj ustvarjalen in gibčen. Poleg tega uporaba Kazen zaradi prisotnosti in frekvence Pomaga preprečiti, da bi model postal ponavljajoč se, in mu omogoča raziskovanje različnih zornih kotov pridobljenih informacij.
Obvladovanje RAGFlow pomeni razumevanje, da ključ ni v količini podatkov, temveč v tem, kako so strukturirani in pridobljeni. Od vizualne analize DeepDoc in hibridnega iskanja do uporabe grafov znanja in natančnega nastavljanja parametrov LLM, vsak korak vpliva na natančnost rezultatov. Z združevanjem inteligentne segmentacije z učinkovitim ponovnim razvrščanjem se lahko kaotično skladišče dokumentov spremeni v strukturiran, sledljiv in zelo natančen vir znanja.
Kazalo
Navdušen nad tehnologijo že od malih nog. Všeč mi je, da sem na tekočem v sektorju in predvsem to komuniciram. Zato se že vrsto let posvečam komunikaciji na spletnih mestih o tehnologiji in video igrah. Najdete me, da pišem o sistemih Android, Windows, MacOS, iOS, Nintendo ali kateri koli drugi sorodni temi, ki vam pride na misel.