首页
沸点
课程
数据标注
HOT
AI Coding
更多
直播
活动
APP
插件
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
确定删除此收藏集吗
删除后此收藏集将被移除
取消
确定删除
确定删除此文章吗
删除后此文章将被从当前收藏集中移除
取消
确定删除
编辑收藏集
名称:
描述:
0
/100
公开
当其他人关注此收藏集后不可再更改为隐私
隐私
仅自己可见此收藏集
取消
确定
RAG
订阅
全军炒鸡
更多收藏集
微信扫码分享
微信
新浪微博
QQ
12篇文章 · 0订阅
RAG知识库评估与调试实战指南:上下文丢失×信息忽略×多轮对话崩溃
1.RAG知识库的评估以及常见的错误调试 2.RAG系统的评估指标(1.上下文相关性,2.答案忠实性/基础性,3.答案相关性,4.答案完整性,5.答率正确性/准确性
Dify+RAGFlow:1+1>2的混合架构,详细教程+实施案例
如何将 Dify 作为主框架使用其 agent 和工作流组件,同时通过 API 调用 RAGFlow 的知识库组件。从而将 Dify 的用户友好界面和工作流能力与 RAGFlow 的深度文档处理能力结
RAGFlow 我建议你用分布式计算
在使用 RAGFlow 的过程中,由于需要依赖 OCR 来识别文档的布局、表格图框位置,因此需要大量的算力去计算,一篇大概 20 页左右的文档,在12核 CPU 的全力计算下大概需要 120s 左右才
Dify + RAGFlow + DeepSeek 构建企业级知识库应用
以下是 Dify + RAGFlow + DeepSeek 的完整集成方案,结合企业级部署需求与开源技术栈优化,覆盖从环境搭建到生产调优的全流程,通过该方案,可构建支持百万级文档处理、响应延迟<2秒的
一文读懂 RAGFlow 知识库接入 Dify 的全流程
今天来给大家分享一下,如何将ragflow知识库接入dify,作为dify的外挂知识库,来增强dify的知识库能力
Dify vs n8n vs RAGFlow:2025年AI应用与自动化工作流平台的终极对决
我将为大家整理一份关于 Dify、n8n 和 Ragflow 的最新研究分析,涵盖以下六个方面:功能对比、应用场景、架构设计、集成能力、和使用门槛。我会尽可能引用其官方文档、GitHub 仓库以及社区
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验 1.RAGflow简介 最近更新: 2024-09-13 增加知识库问答搜索模式。 20
Spring AI 基于ollama:qwen:7b + pgvector 实现RAG问答系统
使用Spring AI框架基于ollama本地模型qwen:7b 和pgvector向量数据库实现RAG问答系统
模块化RAG技术路线图(Modular RAG Technical Map):从基础Naive RAG 到高级Advanced,再到Modular RAG全方位
模块化RAG技术路线图(Modular RAG Technical Map):从基础Naive RAG 到高级Advanced,再到Modular RAG全方位技术解读 1.RAG 产生 为什么不直接
GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个):LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAG
设想你正致力于构建一个智能问答系统,该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息,并据此生成自然流畅的回答。然而,随着数据规模的不断扩大,系统面临着严峻的挑战:检索效率逐渐下滑,生成内容的质量亦