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RAGFlow:重型知识库引擎

发布日期:2024-10-21 22:11:54 浏览次数: 5474
作者:newtype AI

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给大家推荐一款重磅产品。

如果你对现在的知识库产品不满意,想要提升检索精确度,我推荐你试一试RAGFlow。它提供了更深度、更细致的选项,你可以根据自己文档的情况做针对性的调整。

如果你们团队或者公司想要搭建一套本地知识库,我也建议你们先研究一下RAGFlow。我之前就在社群里说过:大概率,你们自己捣鼓出来的东西不会比它更好——还不如在它的基础上做定制化。

RAGFlow是一套开源的RAG引擎。它重度集成了各种技术,而且更新很快。咱们可以来对比一下:

像AnythingLLM之类的知识库应用,在RAG设置方面,一般就允许你选择用什么嵌入引擎,以及Chunk Size多大,有多少Overlap。

再来看RAGFlow。除了Embedding Model,还可以选择Rerank Model。在知识库设置里,可以针对不同的文档类型,选择不同的切割方式,以及是否要开启RAPTOR。在Chatbot设置里,可以选择是否要开启Self-RAG。

RAPTOR这个技术简单来说就是,先把文档分成小块,然后对每一块做总结,然后再次总结、形成更高一层的概括。这么一层层地总结、叠加,最终形成一种树状的结构。对于需要多步骤推理的复杂问题,把RAPTOR开起来,效果更好。

至于Self-RAG,其实就像名字里说的那样,它会自我反省。因为,RAG虽然解决了外部知识补充的问题,但在实际使用中,有时会出现过度检索等问题。所以就需要用大模型来评判、来自我反省。

所以你看,这些更进阶的东西,我们目前常用的应用都没有,它们都还是一种轻量化的设计。RAGFlow的定位是引擎,所以它自身得足够强大,对技术得扎得足够深。既然是引擎,那就得支持向外输出马力。通过RESTful APIs,RAGFlow可以跟其它Chatbot或者Agent打通——这个以后我会在社群里详细介绍。

本期视频,我先带着大家过一遍部署和使用。

通过Docker,很容易就能完成部署。唯一需要注意的是,留出至少50G的硬盘空间,这个项目很大条的。

首先咱们创建一个RAGFlow文件夹。接着在VS Code里打开它,通过git clone命令把仓库克隆到本地。然后通过cd命令进入docker文件夹。最后运行docker compose up这行命令,就会开始下载镜像了。

因为包含了一些模型文件,所以体量挺大的。大家得耐心等等。我这边等了得有10分钟,终于全部搞定了。在Docker里把项目启动起来。打开一个浏览器页面,输入localhost就可以看到RAGFlow的页面了。

第一次进入需要注册,这个也是为了方便团队使用。我们首先点击右上角的头像,做一些设置。用户名、头像、密码什么的我就不说了,大家都懂。主要是模型设置这边。

RAGFlow支持所有主流模型提供方。国内的有月之暗面、智谱等等,国外的有OpenAI那些,基本是应有尽有了。

对于云端的平台,把API Key填进去,点击确认,它会验证是否可用。然后打开下拉列表就可以看到支持的模型了,包括Chat、Embedding、Image2Text、Speech2Text。

如果是要本地运行,比如Ollama,Base URL记得是填host.docker.internal:11434,不是localhost:11434。在模型名称这边别填错了。如果不确定的话,打开终端,输入Ollama list,就会列出你现有的所有模型。然后把名称复制、粘贴过去。

设置完成之后,就可以创建知识库了。这边主要有三点:

第一,使用什么嵌入模型。你可以用RAGFlow自带的,也可以用你自己的。

第二,切块的方式。不同的文档类型,RAGFlow有不同的切块方法。选中任意一个,在右边就会有具体的解释。从这点你就能看出它的专业度。如果你拿不准,也可以选择General。

第三,选定切块方式之后,有可能会让你设置切块的大小。默认是128,你可以根据文档的情况把它调大一点,比如256、512。

至于最下边的RAPTOR,大家可以把它打开,试一下效果。

这一切设置完成,就可以上传文档了。我这边准备了一篇关于英伟达的文章,从公众号里复制下来的,内容是关于英伟达的网络产品。

大家都知道,英伟达的GPU和CUDA是护城河。现在,趋势有变化——单卡的性能已经无法满足大模型训练和推理的需求了,集群是唯一出路。但是,要把几万块GPU组合成一个超大GPU有很高的难度。所以,英伟达正在构建自己的第三条护城河:Networking。

跑题了,咱们回到RAGFlow这边。文档传上去之后,别忘了要手动点击开始。有时会解析失败,不要紧,再来一次就好。如果还不行,就回去改一改设置,也许是切块的大小设得太高了等等。

完成之后,我们可以看到所有的文本块。

为了测试检索的效果,RAGFlow还提供了Retrieval Testing。咱们可以输入一个问题,看一下它都找到哪些相关的文本块。

对于一些场景,比如AI客服,我们会希望检索尽可能准确。于是就可以在这一步检测,不满意就回头修改。

最后是落地环节。这一步需要创建一个Assistant,也就是聊天机器人。同样地,RAGFlow也提供了丰富的定制化选项。

比如,AI用什么开场白跟用户打招呼;如果没有在知识库检索到相关的内容,AI该怎么回复;是否要开启Self-RAG;要关联哪些知识库,等等。

我敢肯定,这三页的设置就超过市面上绝大多数的Chatbot类产品。因为,RAG其实包含了两个环节:一个是Retrieval,检索;一个是Generation,生成。这一步的设置就是为了提升生成的质量,很容易被大家忽视——RAG不能只看检索。

OK,全都搞定之后,咱们来测试一个问题,看看回答效果:英伟达为什么要造交换机?

虽然回答的时间有点长,但效果还挺不错的。而且这还是在我没有做细致设定的情况下。我相信,如果花时间去调试的话,效果一定会很不错。


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