知识库RAG应用
名称 | 地址 | 描述 |
FastGPT | FastGPT的 | 一个免费的、开源的、强大的人工智能知识库平台,提供开箱即用的数据处理、模型调用、RAG检索和可视化的人工智能工作流。轻松构建复杂的LLM应用程序。 |
MaxKB | GitHub - helix-song/MaxKB: 💬 基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。开箱即用,支持快速嵌入到第三方业务系统,1Panel 官方出品。 | MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。MaxKB = Max Knowledge Base,旨在成为企业的最强大脑。 开箱即用:支持直接上传文档、自动爬取在线文档,支持文本自动拆分、向量化,智能问答交互体验好; 无缝嵌入:支持零编码快速嵌入到第三方业务系统; 多模型支持:支持对接主流的大模型,包括 Ollama 本地私有大模型(如 Llama 2、Llama 3、qwen)、通义千问、OpenAI、Azure OpenAI、Kimi、智谱 AI、讯飞星火和百度千帆大模型等。 用到的技术 作者:wwwzhouhui https://www.bilibili.com/read/cv34130344/ 出处:bilibili |
RAGFlow | RAGFlow | RAGFlow (infiniflow.cn) | 深度文档理解:"Quality in, quality out",RAGFlow 基于深度文档理解,能够从各类复杂格式的非结构化数据中提取真知灼见。真正在无限上下文(token)的场景下快速完成大海捞针测试。对于用户上传的文档,它需要自动识别文档的布局,包括标题、段落、换行等,还包含难度很大的图片和表格。对于表格来说,不仅仅要识别出文档中存在表格,还会针对表格的布局做进一步识别,包括内部每一个单元格,多行文字是否需要合并成一个单元格等。并且表格的内容还会结合表头信息处理,确保以合适的形式送到数据库,从而完成 RAG 针对这些细节数字的“大海捞针”。 可控可解释的文本切片:RAGFlow 提供多种文本模板,用户可以根据需求选择合适的模板,确保结果的可控性和可解释性。因此 RAGFlow 在处理文档时,给了不少的选择:Q&A,Resume,Paper,Manual,Table,Book,Law,通用... 。当然,这些分类还在不断继续扩展中,处理过程还有待完善。后续还会抽象出更多共通的东西,使各种定制化的处理更加容易。 降低幻觉:RAGFlow 是一个完整的 RAG 系统,而目前开源的 RAG,大都忽视了 RAG 本身的最大优势之一:可以让 LLM 以可控的方式回答问题,或者换种说法:有理有据、消除幻觉。我们都知道,随着模型能力的不同,LLM 多少都会有概率会出现幻觉,在这种情况下, 一款 RAG 产品应该随时随地给用户以参考,让用户随时查看 LLM 是基于哪些原文来生成答案的,这需要同时生成原文的引用链接,并允许用户的鼠标 hover 上去即可调出原文的内容,甚至包含图表。如果还不能确定,再点一下便能定位到原文。RAGFlow 的文本切片过程可视化,支持手动调整,答案提供关键引用的快照并支持追根溯源,从而降低幻觉的风险。 兼容各类异构数据源:RAGFlow 支持 支持丰富的文件类型,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, 网页等。对于无序文本数据,RAGFlow 可以自动提取其中的关键信息并转化为结构化表示;而对于结构化数据,它则能灵活切入,挖掘内在的语义联系。最终将这两种不同来源的数据统一进行索引和检索,为用户提供一站式的数据处理和问答体验。 自动化 RAG 工作流:RAGFlow 支持全面优化的 RAG 工作流可以支持从个人应用乃至超大型企业的各类生态系统;大语言模型 LLM 以及向量模型均支持配置,用户可以根据实际需求自主选择。;基于多路召回、融合重排序,能够权衡上下文语义和关键词匹配两个维度,实现高效的相关性计算;提供易用的 API,可以轻松集成到各类企业系统,无论是对个人用户还是企业开发者,都极大方便了二次开发和系统集成工作。 |
Dify.ai | Dify.AI · 生成式 AI 应用创新引擎 (difyai.com) | Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。以下是其核心功能列表: 1. 工作流: 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程,利用以下所有功能以及更多功能。 https://github.com/langgenius/dify/assets/13230914/356df23e-1604-483d-80a6-9517ece318aa 2. 全面的模型支持: 与数百种专有/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成,涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。完整的支持模型提供商列表可在此处找到。 3. Prompt IDE: 用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能(如文本转语音)的直观界面。 4. RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能,涵盖从文档摄入到检索的所有内容,支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。 5. 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。 6. 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。 7. 后端即服务: 所有 Dify 的功能都带有相应的 API,因此您可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。 |
AnythingLLM | AnythingLLM | The all-in-one AI application for everyone | 多用户支持和权限管理:允许多个用户同时使用,并可设置不同的权限。 支持多种文档类型:包括 PDF、TXT、DOCX 等。 简易的文档管理界面:通过用户界面管理向量数据库中的文档。 两种聊天模式:对话模式保留之前的问题和回答,查询模式则是简单的针对文档的问答 聊天中的引用标注:链接到原始文档源和文本。 简单的技术栈,便于快速迭代。 100% 云部署就绪。 “自带LLM”模式:可以选择使用商业或开源的 LLM。 高效的成本节约措施:对于大型文档,只需嵌入一次,比其他文档聊天机器人解决方案节省 90% 的成本。 完整的开发者 API:支持自定义集成。 |