HyperAI超神经

RAGFlow est un moteur RAG (Retrieval-Augmented Generation) open source basé sur une compréhension approfondie des documents. Lorsqu'il est intégré à LLM, il offre de véritables capacités de questions-réponses, soutenues par des références fiables à partir de données dans une variété de formats complexes.

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. Démarrez le serveur RAGFlow

Ce tutoriel a configuré le service RAGFlow. Vous n'avez pas besoin de le déployer vous-même. Après avoir démarré le conteneur, vous pouvez cliquer directement sur l'adresse de l'API pour y accéder.

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」！

Les informations de connexion sont les suivantes :

👤 nom d'utilisateur:admin@123.com
🔑 mot de passe:123456

—

2. Créer une base de connaissances

À cette étape, vous pouvez importer le fichier dans la base de connaissances de RAGFlow et l'analyser pour en faire un ensemble de données. Pour faciliter les tests de ce tutoriel, la base de connaissances correspondante a été préconfigurée pour les tutoriels Agent et Chat. Les utilisateurs peuvent utiliser directement la configuration par défaut ou importer et personnaliser la base de connaissances selon la procédure suivante.

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3. Créez un chat IA basé sur une base de connaissances

La conversation dans RAGFlow s'appuie sur une ou plusieurs bases de connaissances spécifiques. Une fois la base de connaissances créée et l'analyse du fichier terminée, la conversation avec l'IA peut commencer.

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4. Démarrez le premier agent

Proxy et RAG sont des technologies complémentaires qui s'enrichissent mutuellement dans les applications métier. RAGFlow v0.8.0 introduit un mécanisme de proxy qui permet de mieux répondre aux besoins des utilisateurs en configurant différents proxys.

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5. Discussion

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