Открытая платформа для создания ИИ-агентов с глубоким пониманием документов, векторными базами знаний и рабочими процессами извлечения и дополнения генерации.
RAGFlow — мощная открытая платформа для RAG (Retrieval-Augmented Generation), предназначенная для упрощения разработки и развертывания ИИ-агентов. Она сочетает глубокое понимание документов с поиском по векторной схеме для загрузки, предварительной обработки и индексирования неструктурированных данных из PDF, веб-страниц и баз данных в пользовательские базы знаний. Разработчики могут использовать её Python SDK или REST API для получения релевантного контекста и генерации точных ответов с любой моделью LLM. RAGFlow поддерживает создание различных рабочих процессов, таких как чат-боты, суммаризаторы документов и генераторы Text2SQL, позволяя автоматизировать задачи поддержки клиентов, исследований и отчетности. Модульная архитектура и расширяемые точки позволяют легко интегрировать её в существующие пайплайны, обеспечивая масштабируемость и минимальные галлюцинации в ИИ-приложениях.
Основные функции RAGFlow
Глубокая обработка и подготовка документов
Поиск по векторной схеме
Создание базы знаний
Рабочие процессы RAG
Python SDK
REST API
Пользовательские рабочие процессы (чат, суммаризация, Text2SQL)
Интеграция с любой моделью LLM
Модульная и расширяемая архитектура
Плюсы и минусы RAGFlow
Минусы
На целевой странице публично нет прямой информации о ценах
Мобильные приложения или расширения для браузера не найдены
Ограниченная информация о конкретных сферах применения или обслуживаемых отраслях
Плюсы
Позволяет интегрировать генеративный ИИ в бизнес-среды
Использует передовую технологию генерации с дополнением путем извлечения
Открытый исходный код с активным репозиторием на GitHub