RAG+AI工作流+Agent:LLM框架该如何选择,全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐

RAG+AI工作流+Agent:LLM框架该如何选择,全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐_maxkbdifyfastgpt...

下一代 RAG 技术来了!微软正式开源 GraphRAG

7月2日,微软开源了GraphRAG,一种基于图的检索增强生成(RAG)方法,可以对私有或以前未见过的数据集进行问答。在GitHub上推出后,该项目快速获得了2700颗star!开源地址:h...

微软开源GraphRAG的使用教程(最全,非常详细)

目前微软已经开源了GraphRAG的完整项目代码。对于某一些LLM的下游任务则可以使用GraphRAG去增强自己业务的RAG的表现。项目给出了两种使用方式:1.在打包好的项目状态下运行,可进行尝试使用。2.在源码...

微软开源GraphRAG的使用教程-使用自定义数据测试GraphRAG

这篇文章主要介绍了微软开源的GraphRAG的安装教程,并以《太白金星有点烦》为例,动手实操测试了下GraphRAG的实际效果。_graphrag部署...

如何实现前端数据持久化(LocalStorage、IndexedDB等)

总之,前端数据持久化是现代Web应用不可或缺的一部分,它不仅可以改善用户体验,还能够提升应用的灵活性和可靠性。在未来的开发过程中,不妨尝试结合上述技巧,探索更多可能性,创造更加丰富和高效的应用场景。在Web开发中,前...

RAG 案框架(Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG)对比

亮点在文档解析、切片、query改写及recall模型的微调。没有最好,在自己业务的数据上,能落地就是最好的~。1、Qanythingrerank模块设计的最好。4、智谱RAG,在领域数据上微调训练最好。3、F...

【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ① ( 大模型的相关问题描述 - 幻觉、时效性、数据安全 | RAG 检索增强生成 | RAG 关键组件 | LLM + RAG 的运行流程 )

一、大模型的相关问题描述1、大模型\"幻觉\"问题描述2、大模型\"时效性\"问题描述3、大模型\"数据安全\"问题描述二、RAG检索增强生成1、RAG引入2、RAG关键组件3、LL...

再探GraphRAG:如何提升LLM总结能力?

本文对GraphRAG的灵感来源、能力透视、应用场景都做了比较优秀的解读,同时也对图技术的应用价值做了深入探讨,相信会给大家带来不一样的收获。...

KG-RAG: 跨越大模型智能体AI Agent的知识和创新性的鸿沟

之前深入研究本文主题之前,了解智能系统的历史背景和定义是很有意义的。智能的本质一直是一个研究对象,这反映了数百年来哲学探索和科学探索的成果,如下引用所示:丹尼斯·迪德罗(1746年):“如果他们找到一只能够回答一...

无代码开发AI服务 - 利用向量库Kendra和Llama大模型在亚马逊云科技AWS上创建RAG知识库

小李哥将继续每天介绍一个基于亚马逊云科技AWS云计算平台的全球前沿AI技术解决方案,帮助大家快速了解国际上最热门的云计算平台亚马逊云科技AWSAI最佳实践,并应用到自己的日常工作里。上次我们介绍了我们利用Ela...