💡 RAGFlow란 무엇인가요?
RAGFlow RAGFlow는 심층적인 문서 이해를 기반으로 구축된 오픈 소스 검색 증강 세대(RAG) 엔진으로, 모든 규모의 기업과 개인에게 간소화된 RAG 워크플로우를 제공하며, 대규모 언어 모델(LLM)과 결합하여 다양한 형식의 복잡한 데이터에 대한 안정적인 Q&A와 증거 기반 쿼리를 제공합니다. RAGFlow는 모든 규모의 조직과 개인을 위한 간소화된 RAG 워크플로우를 제공합니다.
순수 오픈 소스
즉시 사용 가능합니다.
OCR 기능
이를 통해 문서나 Excel 데이터로 작업하든, 해당 구문 분석 방법이 있든 상관없이 많은 OCR 기능을 활용할 수 있습니다.
최근 업데이트
- 2024-08-02 지원 GraphRAG에서 영감을 얻었습니다. graphrag 및 마인드맵.
- 2024-12-18 딥닥의 문서 레이아웃 분석 모델을 업그레이드했습니다.
- 2024-12-04 지식창고에 대한 페이저랭크 점수 지원.
- 2024-11-22 에이전트에서 변수의 정의와 사용을 개선했습니다.
- 2024-11-01 키워드 추출 및 관련 질문 생성을 파싱된 청크에 추가하여 리콜 정확도를 개선했습니다.
- 2024-08-22 RAG 기술을 사용하여 자연어에서 SQL 문으로의 변환을 지원합니다.
🌟 주요 기능
🍭 "품질 인, 품질 아웃"
- 를 기준으로深度文档理解다양하고 복잡한 형식의 비정형 데이터에서 인사이트를 추출할 수 있습니다.
- 무한한 컨텍스트(토큰) 시나리오에서 매우 빠른 바늘 찾기식 테스트가 가능합니다.
🍱 템플릿 기반 텍스트 슬라이싱
- 스마트할 뿐만 아니라 제어 및 해석도 가능합니다.
- 선택할 수 있는 여러 텍스트 템플릿
🌱 정당화되고 최소화되는 환각(환각)
- 수동 조정이 지원되는 텍스트 슬라이싱 프로세스의 시각화.
- 정당화: 답변은 주요 참조에 대한 스냅샷을 제공하고 추적성을 지원합니다.
🍔 다양한 이기종 데이터 소스와 호환 가능
- Word 문서, PPT, 엑셀 표, txt 파일, 이미지, PDF, 사본, 복사본, 구조화된 데이터, 웹 페이지 등 다양한 파일 유형을 지원합니다.
🛀 번거로움이 없는 완전 자동화된 RAG 워크플로
- 완전히 최적화된 RAG 워크플로는 개인 애플리케이션부터 대규모 기업까지 다양한 에코시스템을 지원합니다.
- 대규모 언어 모델 LLM과 벡터 모델에 대한 구성이 지원됩니다.
- 멀티플렉스 리콜, 퓨전 재정렬을 기반으로 합니다.
- 다양한 엔터프라이즈 시스템에 쉽게 통합할 수 있도록 사용하기 쉬운 API를 제공합니다.
액세스 주소:https://github.com/infiniflow/ragflow
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