RAG架构

Dify与Ragflow：LLM应用程序开发的关键差异

使用大型语言模型（LLM）的应用程序开发随着Dify和Ragflow等平台的发展而显著发展。了解这两者之间的关键区别可以帮助开发人员根据自己的需求选择合适的工具。

数据准备

Dify通过提供数据收集和预处理的集成工具，在数据准备方面表现出色。这最大限度地减少了对大量编码的需求，使开发人员能够专注于更高级别的任务。相比之下，Ragflow可能需要在数据清理和注释方面进行更多的手动干预，这可能会减缓开发过程。

提示工程

Dify提供了一个所见即所得（WYSIWYG）界面，用于快速编辑和调试。此功能允许基于用户输入进行实时优化，使在没有深厚技术知识的情况下更容易细化提示。Ragflow虽然功能强大，但可能无法提供相同水平的用户友好的快速工程工具，这可能会导致新用户的学习曲线更陡峭。

嵌入和上下文管理

借助Dify，嵌入和上下文管理实现了自动化，从而增强了可扩展性和效率。开发人员不需要编写大量代码来管理长上下文，因为Dify可以无缝地处理这个问题。另一方面，Ragflow可能需要更多的手动编码来实现类似的结果，这可能会增加开发时间和复杂性。

改进检索增强生成（RAG）涉及基于用户意图和关注上下文对查询进行分类。还利用SLM和微调来提供更准确和相关的结果。

简而言之

选择正确的RAG（检索增强生成）架构主要取决于具体的用例和实现要求，确保系统与任务需求保持一致。

Agent RAG的重要性将越来越高，与Agent X的概念相一致，其中Agent能力嵌入个人助理、工作流程和流程中。

在这里，“X”代表了代理系统的无限适应性，实现了无缝的任务自动化和跨不同环境的知情决策，以提高组织效率和自主性。

综合不同的文档源对于有效解决复杂的多部分查询至关重要。

介绍

提供准确的RAG实施的挑战包括检索相关数据、准确解释用户意图，以及利用LLM的推理能力完成复杂任务。

推理可以通过像ReAct这样的RAG代理方法来增强，在这种方法中，可以创建事件的推理和行为序列。

我从这项研究中发现了一个有趣的事实，即它指出没有一种单一的解决方案适用于所有数据增强的LLM应用程序。

上下文是指围绕对话的信息，帮助人工智能理解用户的意图并提供相关、连贯的回应。

这包括用户之前的输入、当前任务、环境以及可能影响对话的任何外部数据等因素。

搜索的下一个前沿：检索增强生成与互序融合和生成查询

RAG的过程很复杂，包含许多组件。我们如何确定现有的RAG方法及其最佳组合，以确定最佳的RAG实践？

本文介绍了一项名为“搜索增强生成检索的最佳实践”的新研究。本研究旨在解决这个问题。

本文主要分为四个部分。首先，介绍了典型的RAG工艺。接下来，它介绍了每个RAG模块的最佳实践。然后，它提供了一个全面的评估。最后，它分享了我的想法和见解，并以总结结束。

典型RAG工作流程