RagFormation предлагает комплексное решение для реализации рабочих процессов с использованием генерации с дополнением поиска. Платформа обрабатывает различные источники данных, включая документы, веб-страницы и базы данных, и извлекает встраивания с помощью популярных больших языковых моделей (LLMs). Она бесшовно соединяется с векторными базами данных, такими как Pinecone, Weaviate или Qdrant, для хранения и поиска релевантной информации. Пользователи могут задавать индивидуальные подсказки, настраивать сценарии диалогов и развертывать интерактивные интерфейсы чата или REST API для ответов в режиме реального времени. Встроенный мониторинг, контроль доступа и поддержка нескольких провайдеров LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) позволяют командам быстро прототипировать, повторять и внедрять масштабные решения на базе ИИ, минимизируя затраты на разработку. Низкокодовый SDK и подробная документация ускоряют интеграцию с существующими системами, обеспечивая бесшовное сотрудничество между отделами и сокращая время выхода на рынок.

Open WebUI Pipeline для RAGFlow предоставляет разработчикам и специалистам по данным модульный конвейер для создания приложений дополнения с помощью поиска (RAG). Он поддерживает загрузку документов, вычисление вкраплений с помощью различных API LLM и хранение векторных данных в локальных базах данных для эффективного поиска по схожести. Фреймворк управляет поиском, суммированием и диалоговыми потоками, обеспечивает интерфейсы для реального времени, ссылающиеся на внешние знания. С настройками подсказок, поддержкой нескольких моделей и управлением памятью, он позволяет создавать специализированные системы вопросов и ответов, обобщатели документов и личных ИИ-ассистентов в интерактивном Web UI. Архитектура плагина обеспечивает интеграцию с существующими локальными WebUI, такими как Oobabooga. В комплект входят пошаговые конфигурационные файлы и поддерживается пакетная обработка, отслеживание контекста диалога и гибкие стратегии поиска. Разработчики могут расширять конвейер пользовательскими модулями для выбора векторных хранилищ, цепочек подсказок и памяти пользователя, что делает его идеальным для исследований, поддержки клиентов и специализированных сервисов знаний.