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AI改变工作:一天内打造专属于你自己的RAG
发布日期:2024-11-08 20:44:41 浏览次数: 1513 来源:AI 搜索引擎


1. RagFlow

RAGFlow 是一个开源的 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,专注于深度文档理解。它为不同规模的企业和个人用户提供了一套简化的RAG工作流程。

官网链接:https://ragflow.io/

Github:https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main

1.1 简介

  1. 模板驱动的文本处理:
  • 提供智能且可控的文本切片技术。
  • 多种文本模板可供选择,以增强文本处理的灵活性和可解释性。
  • 降低幻觉风险:
    • 实现文本处理过程的可视化,并允许手动调整。
    • 确保答案的可靠性,通过提供关键引用快照和支持追溯来源来减少幻觉(hallucination)。
  • 异构数据源兼容性:
    • 支持多种文件类型,包括 word 文档、ppt、excel表格、txt文件、图片、pdf、影印件、复印件、结构化数据和网页等,以适应不同数据源。
  • 自动化RAG工作流:
    • 提供全面优化的 RAG 工作流,适用于从个人到大型企业的多种生态系统。
    • 支持配置大型语言模型(LLM)和向量模型。
    • 采用多路召回和融合重排序技术。
    • 提供易于使用的API,方便集成到各种企业系统中。

    1.2 系统架构

    2. MaxKB

    MaxKB,即Max Knowledge Base,是一款开源的知识库问答系统,它依托于强大的LLM(大型语言模型)技术,致力于成为企业智能的中枢神经。
    官网链接:https://maxkb.cn/

    Github:https://github.com/1panel-dev/MaxKB

    2.1 简介

    1. 即时可用:系统支持直接上传文件和自动抓取在线文档,具备文本自动分割、向量化处理以及RAG(检索增强生成)功能,提供流畅的智能问答体验。
    2. 集成便捷:系统能够无需编码即可快速集成到现有的第三方业务系统中,赋予系统智能问答的能力,从而提升用户满意度。
    3. 配置灵活:系统内建强大的工作流引擎,能够自定义AI工作流程,以适应复杂的业务需求。
    1. 模型兼容性:系统支持连接多种大型语言模型,包括本地私有模型(如Llama 3、Qwen 2等)、国内公共模型(如通义千问、智谱AI、百度千帆、Kimi、DeepSeek等)以及国际公共模型(如OpenAI、Azure OpenAI、Gemini等)。

    2.2 技术框架和系统架构

    1. 前端:Vue、logicflow
    2. 后端:Python / Django
    3. Langchain:Langchain
    4. 向量数据库:PgSQL / pgvector
    5. 大模型:Ollama、Azure OpenAI、OpenAI、Qwen、Kimi、Qianfan、Spark、Gemini、DeepSeek等。

    3. FastGPT

    FastGPT是一个高效的平台,专注于知识库的构建和自动化工作流程的管理。

    官网链接:https://fastgpt.in/

    Github:https://github.com/labring/FastGPT

    3.1 简介

    1. 用户友好:提供直观的可视化操作界面,简化了用户操作。
    1. 数据处理:支持自动化的数据预处理,减轻了准备工作的负担。

    2. 工作流编排:于Flow模块,允许用户灵活编排工作流程。

    1. RAG系统构建:支持快速创建RAG(检索增强生成)系统,无需复杂的编程知识。

    2. 自动化功能:提供自动化工作流程,简化了RAG系统的开发和应用过程。

    3.2 系统架构

    项目技术栈:NextJs + TS + ChakraUI + MongoDB + PostgreSQL (PG Vector 插件)/Milvus

    4. Dify

    Dify是一个开源的LLM应用开发平台,它结合了后端即服务(Backend as Service)和LLMOps的概念,旨在帮助开发者迅速构建生产级别的生成式AI应用。该平台的独特之处在于,它不仅面向技术人员,还使得非技术背景的用户也能轻松参与到AI应用的设计和数据管理中。

    官网链接:https://dify.ai/zh

    Github:https://github.com/langgenius/dify

    4.1 简介

    1. 工作流构建:在可视化画布上设计和测试高效的AI工作流程,集成了丰富的功能。

    2. 模型兼容性:统能够无缝集成数百种专有和开源的大型语言模型(LLMs),以及数十种推理服务提供商和自托管解决方案,包括GPT、Mistral、Llama3以及与OpenAI API兼容的模型。

    3. Prompt IDE:提供了一个直观的界面,用于创建提示、比较模型性能,并为聊天应用添加文本转语音等额外功能。

    4. RAG流程:提供全面的RAG功能,从文档入到检索,支持直接从PDF、PPT等常见文档格式中提取文本。

    1. Agent智能体:允许基于LLM函数调用或ReAct定义Agent,并为其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,包括谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion和WolframAlpha等。
    1. LLMOps:能够监控和分析应用程序日志和性能随时间变化,根据生产数据和标注持续优化提示、数据集和模型。
    1. 后端即服务:Dify的所有功能都配备了相应的API,使得Dify可以轻松集成到您的业务逻辑中。

    4.2 系统架构


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