HyperAI超神经

RAGFlow هو محرك RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) مفتوح المصدر يعتمد على فهم المستندات بشكل عميق. عند دمجه مع LLM، فإنه يوفر إمكانيات حقيقية للأسئلة والأجوبة، مدعومة بمراجع موثوقة من البيانات في مجموعة متنوعة من التنسيقات المعقدة.

本教程采用算力资源为「双卡 RTX 6000」，具体包含以下内容：

一、启动 RAGFlow 服务器（见 README.md 文件）
二、创建一个知识库（见 Knowledge.md 文件）
三、根据您的知识库建立 AI 聊天（见 Chat.md 文件）
四、开启第一个 Agent（见 Agent.md 文件）
五、交流探讨

1. ابدأ تشغيل خادم RAGFlow

قام هذا البرنامج التعليمي بتكوين خدمة RAGFlow. لستَ بحاجة إلى نشرها بنفسك. بعد تشغيل الحاوية، يمكنك النقر مباشرةً على عنوان واجهة برمجة التطبيقات للوصول إليها.

注意：模型文件较大，稍等容器启动 5-6 分钟后访问，否则将显示「Bad Gataway」！

معلومات تسجيل الدخول هي كما يلي:

👤 اسم المستخدم:admin@123.com
🔑 كلمة المرور:123456

—

2. إنشاء قاعدة معرفية

في هذه الخطوة، يمكنك تحميل الملف إلى قاعدة المعارف في RAGFlow وتحليله إلى مجموعة بيانات. لتسهيل اختبار هذا البرنامج التعليمي، تم إعداد قاعدة المعارف المقابلة مسبقًا لدروس الوكيل والدردشة. يمكن للمستخدمين استخدام التكوين الافتراضي مباشرةً أو تحميل قاعدة المعارف وتخصيصها وفقًا للعملية التالية.

📖 يتعلم أكثر
انقرهناشاهد الدليل الكامل حول كيفية القيام بذلك.

3. بناء محادثة الذكاء الاصطناعي بناءً على قاعدة المعرفة

تعتمد المحادثة في RAGFlow على قاعدة معرفية واحدة أو أكثر. بمجرد إنشاء قاعدة المعرفة واكتمال تحليل الملف، يمكن بدء محادثة الذكاء الاصطناعي.

📖 يتعلم أكثر
انقر 👉 هناشاهد الدليل الكامل حول كيفية القيام بذلك.

4. ابدأ تشغيل العميل الأول

يُعد كل من الوكيل وRAG تقنيتين متكاملتين تُعززان بعضهما البعض في تطبيقات الأعمال. **يُقدم الإصدار RAGFlow v0.8.0 آلية وكيل، **والتي يُمكنها تلبية احتياجات المستخدم بشكل أفضل من خلال تكوين وكلاء مختلفين.

📖 يتعلم أكثر
انقر 👉 هناشاهد الدليل الكامل حول كيفية القيام بذلك.

5. المناقشة

🖌️ إذا رأيت مشروعًا عالي الجودة، فيرجى ترك رسالة في الخلفية للتوصية به! بالإضافة إلى ذلك، قمنا أيضًا بتأسيس مجموعة لتبادل الدروس التعليمية. مرحبًا بالأصدقاء لمسح رمز الاستجابة السريعة وإضافة [برنامج تعليمي SD] للانضمام إلى المجموعة لمناقشة المشكلات الفنية المختلفة ومشاركة نتائج التطبيق↓