RAG, внедрите искусственный интеллект в компанию и улучшите бизнес с помощью RAGFlow

И ТРЯПКА (Поисково-дополненная генерация) — это тип языковой модели, которая сочетает в себе методы поиска и генерации для создания контента. Это можно рассматривать как эволюцию генеративные моделинапример GPT (Генеративный предварительно обученный трансформатор), который я способен генерировать связный текст и понятны в зависимости от предоставленного контекста. Используя RAG, модель может получить доступ к конкретной информации из одного внешний источник в процессе генерации.

Модель использует систему поиска информации для извлечения соответствующих документов из текстового корпуса. Эти документы действуют как «источник знаний» для модели.

Процесс поиска и генерации можно повторять несколько раз, чтобы улучшить качество создаваемого текста. Вы также можете уточнить свои ответы на основе отзывов или заранее установленных показателей оценки.

Для чего нужна ТРЯПКА?

RAG можно использовать во многих областях применения: мы уже говорили, что его можно использовать в контексте вопросов и ответов, поскольку он может использовать информацию, извлеченную из внешних источников, для обогащения генерируемых ответов, обеспечивая тем самым более подробный и точный контент.

В сфере бизнеса или исследований RAG можно использовать для оказания помощи в процесс принятия решенияпредлагая контекстно релевантную информацию, извлеченную из большого объема данных.

Таким образом, в целом RAG сочетает в себе преимущества создания контента на естественном языке с доступом к внешним источникам знаний, что позволяет создавать более информативный и контекстуально точный текст.

Что такое RAGFlow и как он работает

RAGFlow — это движок RAG с открытым исходным кодом, который позволяет активировать «глубокое понимание» документов компании. Работа RAGFlow оптимизирована для предприятий любого размера: сочетайте использование Большие языковые модели (LLM) с конкретной информацией, полученной из данных компании. Ссылки и цитаты на сложные данные дополняют картину, предоставляя актуальную информацию для каждого вида деятельности и реальности компании.

Сообщество разработчиков RAGFlow подчеркивает тот факт, что благодаря этому инструменту это буквально возможно. найти иголку в стоге сена. В океане жетон (представляемых как слова или их группы), RAGFlow помогает извлекать знания основан на глубоком понимании документов из неструктурированных данных, даже сложных форматов.

А демонстрация работы RAGFlow доступен публично после регистрации или входа в систему с учетной записью GitHub. Вы можете лично убедиться в преимуществах платформы, прежде чем устанавливать ее и использовать локально.

Схема работы RAGFlow.

Настраиваемое разделение и готовые шаблоны

Иль дробление на куски — это процесс компьютерной лингвистики, который включает в себя подразделение предложения или текста на более мелкие и более значимые семантические единицы, называемые кусок или «фрагменты». Это группы родственных слов, которые составляют часть более крупной грамматической или семантической структуры одного предложения.

С дробление на куски вы можете идентифицировать и группировать слова или жетон внутри текста, который они разделяют смысл или подобная функция. Этот процесс помогает упростить понимание текста: RAGFlow использует его для получения соответствующей информации. неструктурированные документы и представлять эту информацию таким образом, чтобы она была понятной и пригодной для ответа на вопросы пользователей или создания нового контента.

Подход RAGFlow заключается в том, чтобы предложить дробление на куски на основе шаблон из которых вы можете выбрать. Пользователи имеют широкие возможности настройка, имея доступ к быстрому просмотру ключевых ссылок и цитат, которые можно отслеживать. API (Интерфейс прикладного программирования) интуитивно понятные функции RAGFlow легко интегрируются с вашим бизнесом.

Как установить и использовать RAGFlow

Система, лежащая в основе работы RAGFlow, основана на Докер и требует как минимум использования двухъядерного процессора и 8 ГБ оперативной памяти. Докер, очевидно, должен быть установлен на локальной машине. Мы предлагаем обратиться к инструкции поУстановка Docker Engine.

До клонировать репозиторий RAGFlow GitHub, вам необходимо убедиться, что параметр vm.max_map_count больше 65535. Это параметр ядра Linux, который контролирует максимальное количество отображаемых областей памяти, которые может обрабатывать каждый процесс. Это важно для приложений, которым требуется интенсивное использование отображаемой памяти для индексации и извлечения данных. Там отображение памяти — это метод, используемый для оптимизации доступа к данным и позволяющий процессам эффективно взаимодействовать с большими объемами данных.

Следующая команда позволяет проверить настройку параметра:

sysctl vm.max_map_count

Ниже мы установили его на 262144:

sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

Чтобы гарантировать сохранение изменений после каждой перезагрузки, просто добавьте следующую строку в файл /etc/sysctl.conf (или измените ее соответствующим образом):

vm.max_map_count=262144

Клонирование репозитория и запуск RAGFlow

Начать использовать RAGFlow в своем бизнесе очень просто: вы начинаете с клонирования репозиторий (git clone, затем продолжитезапуск сервера и загрузим образ Docker:

компакт-диск ragflow/докер
докер составить -d

Изображение весит ок. 15 ГБ: поэтому он довольно громоздкий, и его правильная и полная загрузка может занять некоторое время. Следующая команда позволяет убедиться, что программное обеспечение запущено и готово к получению индикаций:

журналы Docker -f ragflow-сервер

Л’локальный IP-адрес показанный в выводе RAGFlow, дает вам доступ к его интерфейсу: просто введите его в адресную строку вашего веб-браузера.

В файле service_conf.yaml в разделе user_default_llm необходимо указать LLM, который будет использоваться в качестве «базового», и соответствующий ключ API (API_KEY). RAGFlow поддерживает некоторые из них, но в ближайшем будущем появятся новые. Л’API-ключ Его также можно настроить через веб-интерфейс приложения.

Ал параграф Конфигурации официального руководства есть несколько полезных указаний для изменения, например, порта, который прослушивает RAGFlow, порта для доступа к базе данных MySQL и пароля, полезного для взаимодействия с МинИОвысокопроизводительный сервер объектного хранения, который предлагаетальтернатива открытый исходный код е самостоятельный на такие услуги, как Амазонка S3.

Дополнительную информацию о RAGFlow можно найти на сайте официальный сайт проекта.