转自 | AI搜索引擎
导读 在人工智能技术飞速发展的今天，AI搜索引擎和RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术正在重塑我们的工作方式。本文将带您深入了解四个关键的AI工具和平台，它们可以帮助您在一天之内构建起专属的RAG系统，从而提升工作效率和智能决策能力。
全文目录：
1. RagFlow
2. MaxKB
3. FastGPT
4. Dify
RagFlow
RAGFlow 是一个开源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，专注于深度文档理解。它为不同规模的企业和个人用户提供了一套简化的RAG工作流程。
官网链接：https://ragflow.io/
Github：https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main
1.1 简介
1. 模板驱动的文本处理：
提供智能且可控的文本切片技术。
多种文本模板可供选择，以增强文本处理的灵活性和可解释性。
2. 降低幻觉风险：
实现文本处理过程的可视化，并允许手动调整。
确保答案的可靠性，通过提供关键引用快照和支持追溯来源来减少幻觉（hallucination）。
3. 异构数据源兼容性：
支持多种文件类型，包括 word 文档、ppt、excel表格、txt文件、图片、pdf、影印件、复印件、结构化数据和网页等，以适应不同数据源。
4. 自动化RAG工作流：
提供全面优化的 RAG 工作流，适用于从个人到大型企业的多种生态系统。
支持配置大型语言模型（LLM）和向量模型。
采用多路召回和融合重排序技术。
提供易于使用的API，方便集成到各种企业系统中。
1.2 系统架构
MaxKB
2.1 简介
4. 模型兼容性：系统支持连接多种大型语言模型，包括本地私有模型（如Llama 3、Qwen 2等）、国内公共模型（如通义千问、智谱AI、百度千帆、Kimi、DeepSeek等）以及国际公共模型（如OpenAI、Azure OpenAI、Gemini等）。
2.2 技术框架和系统架构
FastGPT
FastGPT是一个高效的平台，专注于知识库的构建和自动化工作流程的管理。
官网链接：https://fastgpt.in/
Github：https://github.com/labring/FastGPT
3.1 简介
1. 用户友好：提供直观的可视化操作界面，简化了用户操作。
4. RAG系统构建：支持快速创建RAG（检索增强生成）系统，无需复杂的编程知识。
3.2 系统架构
Dify
Dify是一个开源的LLM应用开发平台，它结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的概念，旨在帮助开发者迅速构建生产级别的生成式AI应用。该平台的独特之处在于，它不仅面向技术人员，还使得非技术背景的用户也能轻松参与到AI应用的设计和数据管理中。
官网链接：https://dify.ai/zh
Github：https://github.com/langgenius/dify
4.1 简介
1. 工作流构建：在可视化画布上设计和测试高效的AI工作流程，集成了丰富的功能。
2. 模型兼容性：系统能够无缝集成数百种专有和开源的大型语言模型（LLMs），以及数十种推理服务提供商和自托管解决方案，包括GPT、Mistral、Llama3以及与OpenAI API兼容的模型。
3. Prompt IDE：提供了一个直观的界面，用于创建提示、比较模型性能，并为聊天应用添加文本转语音等额外功能。
4. RAG流程：提供全面的RAG功能，从文档摄入到检索，支持直接从PDF、PPT等常见文档格式中提取文本。
5. Agent智能体：允许基于LLM函数调用或ReAct定义Agent，并为其添加预构建或自定义工具。Dify为AI Agent提供了50多种内置工具，包括谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion和WolframAlpha等。
6. LLMOps：能够监控和分析应用程序日志和性能随时间变化，根据生产数据和标注持续优化提示、数据集和模型。
7. 后端即服务：Dify的所有功能都配备了相应的API，使得Dify可以轻松集成到您的业务逻辑中。
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