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![前沿重器[45] RAG开源项目Qanything源码阅读1-概述+服务](https://ai.aiking123.com/wp-content/themes/b2/Assets/fontend/images/default-img.jpg)
前沿重器[45] RAG开源项目Qanything源码阅读1-概述+服务
本期是概述，主要就是概述整个项目，我这里直接给出本期的目录吧：为什么希望讲解这个项目。项目内代码结构概述。服务架构。算法以外的细节。算法服务sanic。大模型部署。小模型部署。中间件。为什么要讲解这个项目相比于论文中的对RAG的探索，实践更讲求实用性和全链路的完整性，类似文档处理、精排等逻辑在现实中的使用，一个很快的学习方式就是看开源项目，随着RAG项目的逐渐成熟，完整的开源项目也逐渐变多，包括l…- 1
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【深入浅出RAG】LangChain vs LlamaIndex vs 腾讯向量数据库，谁才是打开RAG的最优解
在过去很长的一段时间里，只有类似表格这种结构化数据才能为企业产生大量的价值，像财务报表、销售报告等，既方便做成趋势、折线图、也方便通过数据库SQL语言进行查询、过滤。但在企业内部最占存储空间的，反而是大量的文本文件、图片、视频，这种半结构化以及非结构化数据。这也正印证了28原则，20%的数据带来80%的价值，80%的数据只带来20%的价值。怎么能从这堆海量数据中提取更多价值一直是诸多企业关心的问题…- 1
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7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！
RAGFlow 是一个基于基于Deepdoc（深度文档理解）的开源 RAG（检索增强生成）引擎，仅仅一月，Github斩获近7.1k Star！RAGFlow大大提升知识库RAG的召回率，不仅智能，而且可控可解释、真正在无限上下文（token）的场景下快速完成大海捞针测试、提供易用的 API，可以轻松集成到各类企业系统。体验地址：https://ragflow.io/为了确保大家了解一下“先验知识…- 0
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langchain+qwen实现RAG数据之间的隔离
我们在开发RAG增加检索应用时，总会遇到数据隔离的问题，比如，你上传的资料数据，不能让别人检索到，不然会存在数据安全问题。所以我们得为每个用户的数据进行隔离， 他们都不应该看到对方的数据，除非数据已经授权或者分配权限给他们访问。本文主要实现该功能，只有进行了分配权限才能访问数据，该功能在企业或者RAG增强检索当中是比较常用的。主要的实现步骤不清楚RAG增强检索的可以看之前的文章1.先加载文档2.对…- 1
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手把手教你用LangChain和Neo4j快速创建RAG应用
介绍利用Neo4j Aura和Neo4j Desktop存储向量索引，并在LangChain框架辅助下构建高效的检索增强生成（RAG）应用。Neo4j 通过集成原生的向量搜索功能，增强了其对检索增强生成（RAG）应用的支持，这标志着一个重要的里程碑。这项新功能通过向量索引搜索处理非结构化文本，增强了 Neo4j 在存储和分析结构化数据方面的现有优势，进一步巩固了其在存储和分析结构化数据方面的领先地…- 1
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spRAG：适用于金融等密集非结构化文本的RAG框架
RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型在自然语言处理和信息检索领域展现出巨大潜力，但在处理复杂的PDF文档和密集的非结构化文本数据时，存在一些挑战。SuperpoweredAI开源的spRAG是一种用于非结构化数据的RAG框架。它在处理密集文本的复杂查询方面表现出色，例如财务报告、法律文件和学术论文。spRAG关键技术架构AutoContext：注入文档级上下文…- 1
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【AI大模型应用开发】以LangChain为例：从短期记忆实战，到如何让AI应用保持长期记忆的探索
在AI应用中，无论是多轮对话场景、RAG场景还是AI Agent场景中，记忆能力都是不可或缺的一部分。然而，记忆能力是目前大模型的短板，所以，现在很多框架，诸如 LangChain、MetaGPT 等，都封装了自己的记忆模块，以方便开发者实现自己大模型应用的记忆功能。之前我们简单概览了一下 LangChain 的 Memory 模块，那只是在多轮对话场景中，简单的取最近几次的对话历史作为记忆。这是…- 0
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RAGFlow（2）：集成深度文档理解能力的RAG引擎
RAG常见的应用架构如下，整个架构图的核心主要是两部分：向量数据库：文档向量存储与查询召回中间件：文档分块处理并转成合适的Embedding，比如LangChain和LlamaIndexRAG现存问题与解决方法 问题1：向量表征的语义召回粒度难以控制通过对文档进行适当的切分，可以平衡语义的精确度和召回的效率。使用LangChain、LlamaIndex等中间件来实现文档的合理切分。问题2：文档切分…- 1
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LLM之RAG实战（三十七）| 高级RAG从理论到LlamaIndex实现
论文《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》对检索增强生成（RAG）总结了如下三种方式：Naive RAG高级RAG模块化RAG推荐阅读该论文的详解：LLM之RAG理论（二）| RAG综述论文详解 高级RAG旨在…- 1
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利用RAGFlow，让你轻松实现 RAG
首先我们了解一下RAG，全称为Retrieval-Augmented Generation，中文可以翻译为"检索增强生成"，也有人说是召回增强生成，反正你知道是一个意思就好。这是一种结合了检索和生成两种机器学习方法的新型框架，主要用于自然语言处理（NLP）任务，如问答系统、对话系统等。为什么需要 RAG？一言以蔽之：RAG的主要优点是，它可以在需要处理大量的文本数据时，提供更准…- 0
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RAGFlow：基于文档结构识别模型的可定制、可信、可解释的RAG引擎
RAGFlow（RAG引擎的可定制、可信、可解释版本，基于文档结构识别模型）摘要：RAGFlow是一款开源的RAG解决方案，旨在通过智能布局识别、多样化文档模板和改进的数据质量，提升文档处理能力，并支持复杂的企业场景。主要观点：- RAGFlow通过识别文档布局，包括表格和图像，提供全面的文档处理功能。- 它提供各种模板，以适应各行各业和角色，实现高效的信息检索。- 用户可以可视化并干预文档处理结…- 2
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理解开源RAG项目QAnything中的Query Understand环节
开源的LLM+RAG项目，之前看的是Langchain-Chatchat项目为主。不久前网易有道也开源了其QAnything，尝试跑了下，效果挺不错。QAnything官网和网上已有许多架构解读，包括网易BCEmbedding模型、二阶段的Rerank重排等，不再赘述。有一个比较特别的点，架构图里的Query会先送到一个LLM大模型里做Query Understanding，很少人关注到这点，但这…- 2
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langchain和qwen为搭建RAG文档知识库增加数据来源
在我们使用RAG搭建了知识库之后，有时需要让我们检索的数据显示数据的来源， 如：该数据来源于某某文档中的第几页之类的，今天我们就来实现该功能，让你的应用更加完善。使用到的技术langchain+qwen(调用api)环境准备通义千问模型key，申请很简单，有免费额度，注册账号后认证开通，几分钟就搞定。教程开始引入相关依赖from langchain_community.vectorstores i…- 2
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25.7k star! 用langchain-chatchat部署私有化RAG知识库
langchain-chatchat是一个基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现，开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目，采用Apache License，可以免费商用。该项目支持市面上主流的本地大语言模型和Embedding模型，支持开源的本地向量数据库。以下是作者实测部署问答效果：1.docker一键部署不需要在宿主机上安装CUDA，但需要安…- 1
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RAGFlow（1）：集成深度文档理解能力的RAG引擎
? 特点汇总 没有采用现成的 RAG 中间件（比如LangChain和LlamaIndex）能够自动识别文档的布局，包括标题、段落、图表等。比如我输入“Figure 1”进行测试，能召回对应的图，但还是只能保留了图的文本信息，但是对话时无法进行多模态理解对表格进行单独处理和存储，且较好的还原了HTML表格，准确率还可以。在代码中，每个chunk使用的react-pdf-highlighter组件进…- 1
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掌控心理学：使用 Mistral-7B 和 LangChain 构建专家 RAG
欢迎来到大语言模型 （LLM） 时代，它们已成为不可或缺的数字伴侣，帮助我们完成从编码到烹饪冒险的各种任务。然而，我们必须承认，即使是最有能力的人也有局限性。尽管大语言模型拥有令人印象深刻的能力，但他们仍面临着两个重大挑战：信息访问：大语言模型无法快速访问其训练集之外的数据。想象一下，你最喜欢的人工智能助手无法为你提供有帮助的答案，但却喋喋不休地告诉你如何获得问题的答案。幻觉错误：这可能听起来令人…- 2
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AI检索增强生成引擎-RAGFlow-深度理解知识文档，提取真知灼见！
RAGFlow 是什么？RAGFlow是一款基于深度文档理解构建的开源RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow个人可以为各种规模的企业及提供一套专业的RAG工作流程，结合针对用户群体的大语言模型（LLM）不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。开源地址https://github.com/infiniflow/ragflow/https…- 3
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使用langchain实现RAG（检索增强生成）
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG），它通过结合检索和生成两种机制，提升了模型在复杂任务上的表现力和准确性。大语言模型的局限性：数据依赖性：大语言模型的性能在很大程度上依赖于其训练数据的质量和多样性。如果训练数据存在偏差或不全面，模型可能会学习到错误的模式，并在实际应用中表现出偏差。幻觉问题（Hallucination）：大型语言模型在生成文本时产…- 0
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LangChain团队最新技术报告：Is RAG Really Dead ？
随着大模型上下文窗口扩大到100K-200K Token（开源）或者200万-1000万字（商业），不少人开始质疑检索增强生成（RAG）是否已经过时？企业机构模型名称上下文长度开/闭源是否中文360360Zhinao-7B-Chat-360K360K开源是猎户星空Orion-14B-LongChat200K-320K开源是元象XVERSXVERSE-Long-256K256K开源是上海AI Lab…- 1
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LangChain和qwen实现RAG增强检索
LangChain和qwen实现RAG增强检索本教程技术的选型为langchain+通义千问（qwen)，使用的通义千问提供的API，为啥不选择本地部署开源LLM模型的？目前只是处在探索RAG项目应用阶段，再加上本地电脑配置有限，只能跑小型的模型，效果不是很好，目前调用有免费额度，所以最终选择了它。在开始之前，我们先花几分钟了解一下什么是RAG？RAG 是一种用附加数据来增强大语言模型的技术。RA…- 2
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LlamaIndex是如何进行RAG的？
RAG 的全称是 Retrieval Augmented Generation，也就是“检索增强生成”。LLM 接受过大量数据的训练，但这些训练数据中不包括你的数据。RAG 通过将你的数据添加到 LLM 已经有权访问的数据中来解决这个问题。在 RAG 中，你的数据已加载并准备好用于查询或索引。用户查询作用于索引，索引将数据过滤到最相关的上下文。然后，此上下文和你的查询连同提示一起转到 LLM，LL…- 2
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LLM之RAG实战（三十四）| 使用LangChain的三个函数来优化RAG
检索增强生成（RAG）通常与大型语言模型（LLM）一起使用，是一种使用外部知识并减少LLM幻觉的方法。然而，基本RAG有时候并不总是有很好的效果的，有可能从向量数据库中检索出与用户提示不相关的文档，导致LLM无法总结出正确的答案。本文介绍三种Langchain提供的方法来提高RAG效果，具体如下：一、Multi Query Retriever[…- 1
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本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG
在这个信息爆炸?的时代，人工筛选对自己有价值的信息无异于大海捞针。不过，幸好现在有了 AI 这个强大的工具，我们可以让它来帮我们做集检索、整合与分析为一体的工作。这里，我想以 A 股行情（其他场景也类似）问答为例，希望构建这么一个 Bot，当我问它诸如「XX股票今天表现怎么样？」、「复盘今天的家电板块」等问题时，它可以迅速从海量市场数据中找到有价值的信息，帮我进行整合与分析，然后为我提供个性化的回…- 1
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RAGFlow 是什么？
RAGFlow 是什么？RAGFlow[1] 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。 主要功能? "Qualit…- 0
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