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注册网站公司,天府健康通二维码图片高清下载,seo深度解析,网站建设平台哪个部门管这段文字介绍的是 RAGFlow 的 “标签集#xff08;Tag Sets#xff09;” 功能。 简单来说#xff0c;这是一个结构化筛选机制。它允许你给上传的文件打上特定的“标签”#xff0c;然后在检索时#xff0c;强制系统只在带有特定标签的文件范围内进行搜索#xff0c;而不…这段文字介绍的是 RAGFlow 的“标签集Tag Sets”功能。简单来说这是一个结构化筛选机制。它允许你给上传的文件打上特定的“标签”然后在检索时强制系统只在带有特定标签的文件范围内进行搜索而不是大海捞针。这相当于给你的知识库加上了类似电商网站的“筛选器”比如只看“品牌Apple”且“价格5000以上”的商品。1. 功能核心逻辑与实例说明核心逻辑传统 RAG用户问“预算是多少”系统在所有文件中搜索可能搜出 IT 部门的预算、食堂的预算、两年前的预算结果很乱。带 Tag 的 RAG系统预先定义维度如“部门”、“年份”。检索时限定部门IT且年份2024系统只在符合条件的文件里找“预算”。场景实例跨国公司的合同管理假设你有一个庞大的知识库存放了公司 10 年来所有的合同文档。1. 标签定义设置阶段管理员在 RAGFlow 后台定义两组标签Tag Key 1:地区(Values: 中国区, 北美区, 欧洲区)Tag Key 2:合同类型(Values: 采购, 销售, 租赁)2. 文件打标上传阶段上传《2024年北京办公室租赁协议.pdf》 - 打标地区中国区合同类型租赁上传《2023年纽约服务器采购单.pdf》 - 打标地区北美区合同类型采购3. 用户提问使用阶段场景 A无标签用户问“所有的租赁违约金比例是多少”结果RAGFlow 会把北京的、纽约的、甚至 10 年前的租赁合同混在一起回答LLM 可能会产生幻觉或给出错误的数据拼接。场景 B使用 Tag Sets用户或 Agent在聊天设置中勾选标签地区中国区。结果RAGFlow物理屏蔽掉所有非中国区的文件。LLM 回答“根据中国区的租赁协议违约金比例通常为年租金的 20%。”非常精准绝不会混入北美的数据。2. 功能实现链条 (Implementation Chain)这个功能的实现链条比 TOC 简单因为它主要涉及元数据管理Metadata Management和数据库过滤DB Filtering。第一阶段标签定义与绑定 (Configuration Binding)Schema 定义动作管理员在系统层面定义 Tag Key标签名和对应的可选 Values。数据结构类似于{Department: [HR, IT, Sales]}。文件入库与打标 (File Upload Tagging)动作上传文件时前端 UI 弹窗让用户选择标签。绑定系统将文件 ID 与选定的标签进行关联。继承这个标签属性会被该文件切分出来的每一个 Chunk切片所继承。向量存储 (Storage)动作存入向量数据库Elasticsearch/Infinity/Milvus。关键点存进去的数据不仅包含向量Vector还包含元数据字段Metadata Fields。数据形态{content:租赁违约金为20%...,vector:[0.12,0.55,...],tags:{--关键字段地区:中国区,合同类型:租赁}}第二阶段带过滤的检索 (Filtered Retrieval)用户查询构造 (Query Construction)输入用户提问“违约金多少” 前端勾选/API指定Filter: {地区: 中国区}。预过滤 (Pre-filtering) ——性能与精度的关键动作在进行向量相似度计算之前向量数据库先执行过滤操作。逻辑SELECT * FROM chunks WHERE tags.地区 中国区。效果假如库里有 100 万个切片只有 1 万个属于中国区那么系统通过标签瞬间排除了 99% 的干扰项。向量搜索 (Vector Search)动作仅在那剩下的 1 万个切片中寻找与“违约金多少”语义最相似的切片。生成回答动作LLM 拿到精准的切片生成答案。总结Tag Sets 与 TOC 的区别为了让你更清楚我把刚才解释的 TOC 和现在的 Tag Sets 做个对比功能TOC (提取目录)Tag Sets (标签集)作用对象文档内部的结构文档之间的分类解决痛点解决“断章取义”补充上下文解决“大海捞针”排除无关干扰实现方式它是内容的补充(把目录文字塞进 Chunk)它是硬过滤器(利用数据库字段做 Filter)形象比喻读书时看某一页的同时旁边放着目录大纲。进图书馆时只走进“历史类”书架不看“科幻类”。Tag Sets 的价值在于当你的知识库非常庞大且混杂时它是保证回答准确性避免张冠李戴的最有效、成本最低的手段。RAPTOR这段文字介绍的是RAPTOR (Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval)功能。简单来说RAPTOR 是一种**“递归摘要”技术。它的目的是让 RAG 系统不仅能回答细节问题还能回答宏观的、需要综合全篇内容**的问题。如果把普通 RAG 比作“用放大镜找细节”那么 RAPTOR 就是“先用无人机拍全景再用放大镜找细节”。1. 核心功能与实例说明痛点普通 RAG 的局限性普通 RAG 是把文档切成小块Chunk。如果你问“合同里第3条罚款是多少”细节题普通 RAG 很强。如果你问“这份合同主要讲了哪些风险”宏观概括题普通 RAG 就傻眼了。因为它检索到的都是零散的碎片缺乏一个“概括性”的切片来回答这个问题。RAPTOR 的解决方案RAPTOR 会在后台自动把这些碎片聚类然后让 LLM 写摘要形成一个“树状结构”。场景实例一家科技公司的《年度战略规划报告》这份报告有 100 页内容很杂涉及财务、技术研发、市场营销等。1. 构建 RAPTOR 树索引阶段底层Level 0 - 原始切片切片 A“Q1 投入研发资金 500 万…”切片 B“Q2 招聘 AI 算法工程师 10 人…”切片 C“下半年将在华南地区开设 5 家分店…”切片 D“建议预留 20% 预算应对原材料涨价…”中层Level 1 - 聚类摘要系统发现 A 和 B 都在讲技术于是把它们聚在一起让 LLM 写个摘要摘要节点 1“上半年重点在于加大 AI 研发投入包括资金与人才。”系统发现 C 和 D 都在讲运营和风控聚在一起写个摘要摘要节点 2“下半年侧重市场扩张及供应链风险控制。”顶层Level 2 - 全局摘要系统把“摘要节点 1”和“摘要节点 2”再聚在一起写出最终摘要根节点“本年度战略核心是‘技术为先稳步扩张’在确保研发领先的同时控制供应链风险。”2. 用户提问检索阶段用户问“公司今年的核心战略思想是什么”普通 RAG可能会检索到“招聘 10 人”这种细节回答得很片面。RAPTOR RAG用户的提问与顶层根节点的向量最匹配。回答“核心战略是‘技术为先稳步扩张’…”2. 功能实现链条 (Implementation Chain)RAPTOR 的实现比 TOC 更复杂它涉及到大量的数学计算聚类和 LLM 生成。第一阶段构建递归树 (Indexing Tree Construction)切片与向量化 (Chunking Embedding)将文档切分成基础切片Leaf Nodes并计算向量。聚类 (Clustering)算法使用如高斯混合模型GMM或 UMAP 等算法。动作系统计算切片之间的语义距离把讲相似话题的切片归为一堆Cluster。即使这些切片在文档里相隔很远比如第 1 页和第 50 页都提到了“成本”也会被聚在一起。摘要生成 (Summarization)动作把这一个 Cluster 里的所有文本喂给 LLM。Prompt“请总结这些片段的共同主题和要点。”产出生成一个新的文本块Summary Node。递归循环 (Recursion)系统判断生成的摘要数量是否还很多如果是就对这些**“摘要”**再次进行聚类和再摘要。以此类推直到生成一个或几个最终的根节点。混合存储将原始切片、第一层摘要、第二层摘要…全部存入向量数据库。第二阶段多粒度检索 (Tree-Traversed Retrieval)查询向量化用户的问题被转化为向量。全层级匹配 (Collapsed Search)RAGFlow 会在所有层级原始细节 中层摘要 高层概括中同时进行搜索。命中策略如果问细节“招多少人”向量会命中底层切片。如果问概括“战略是什么”向量会命中高层摘要节点。生成回答LLM 基于命中的节点生成答案。3. RAPTOR vs TOC (目录增强) 的区别这两个功能都在解决长文档理解问题但思路不同特性TOC (提取目录)RAPTOR (递归摘要)依赖基础依赖文档物理结构(章节标题、排版)依赖内容语义相似度(话题聚类)生成内容不创造新内容只是把目录贴进切片创造新内容(LLM 写出了原文档没有的总结段落)适用场景规章制度、操作手册 (结构严谨)研报、论文、散乱的会议记录 (需要提炼观点)跨度能力只能联系上下文附近的切片能联系第1页和第100页的相似观点总结RAPTOR 是 RAGFlow 中最高级的理解功能之一。它让机器像人类专家一样先读厚展开细节再读薄提炼总结从而能够回答“What is this about? (这是关于什么的)”这种宏观问题。Construct knowledge graph这段文字介绍的是 RAGFlow 的知识图谱Knowledge Graph / GraphRAG构建功能。简单来说这是 RAG 技术的一个进阶形态。普通的 RAG 是基于“相似度”找内容而知识图谱是基于**“关联性”找内容。它将文档中的实体人、地、事、物** 提取出来并建立关系网络。如果把普通 RAG 比作在图书馆里按关键词搜索书名那么知识图谱就是侦探墙上的红线图把看似无关的线索串联起来。1. 核心功能与实例说明痛点普通 RAG 的“推理盲区”普通 RAG 擅长回答直接的问题但很难处理**“多跳推理Multi-hop Reasoning”**。场景实例供应链风险分析假设你的知识库里有三份互不相关的文档文档 A产品设计“我们的最新手机型号Phone-X使用了Z-100 芯片。”文档 B采购清单“Z-100 芯片由Alpha 科技公司独家供应。”文档 C (财经新闻)“Alpha 科技公司所在的地区刚刚发生了严重的地震工厂停摆。”用户的提问“地震会影响我们的手机出货吗”1. 普通 RAG无图谱检索过程用户问的是“地震”和“手机”。结果系统搜“地震”找到了文档 C。系统搜“手机”找到了文档 A。但是系统看不出文档 A 和文档 C 之间有任何联系因为它们没有共同的关键词。LLM 回答“根据文档Alpha 公司发生了地震。但我不知道这跟我们的手机有什么关系。”2. 开启知识图谱的 RAGFlow索引阶段系统已经抽取出了实体和关系(Phone-X) --[使用]-- (Z-100 芯片)(Z-100 芯片) --[供应商]-- (Alpha 科技)(Alpha 科技) --[状态]-- (受地震影响)检索过程系统找到起点实体“地震”和终点实体“手机”。系统在图谱中沿着“路径”行走手机 - 芯片 - 供应商 - 地震。LLM 回答“会有严重影响。因为我们的 Phone-X 使用 Z-100 芯片而该芯片的独家供应商 Alpha 科技正受到地震影响可能导致断供。”价值点发现了“隐性”的逻辑链条实现了像人类一样的逻辑推理。2. 功能实现链条 (Implementation Chain)构建知识图谱的过程比普通索引要慢因为它需要 LLM 进行深度的语义分析。第一阶段图谱构建 (Graph Construction / Indexing)实体与关系提取 (Extraction)输入原始文档切片。动作系统调用 LLMPrompt 是这样的“请阅读这段文字提取出所有的实体人物、公司、产品、地点以及它们之间的关系输出为三元组格式。”产出三元组列表例如(Phone-X, contains, Z-100 Chip)(Alpha Tech, located_in, Region A)实体对齐与融合 (Resolution)痛点文档里有的写“Alpha Tech”有的写“Alpha科技公司”。动作算法会将这些指代同一事物的名词合并为一个节点 ID避免图谱分裂。社区发现 (Community Detection) ——GraphRAG 的高级特性动作算法如 Leiden 算法会分析图谱找出联系紧密的“小圈子”。比如把所有关于“芯片制造”的实体聚成一个社区。生成摘要LLM 为这个社区写一段总结。这有助于回答宏观问题比如“整个芯片供应链状况如何”。存储 (Storage)将节点Nodes、边Edges和社区摘要存入图数据库或支持图结构的存储引擎。第二阶段图检索 (Graph Retrieval)关键词提取与实体映射输入用户问“地震影响手机吗”动作提取关键词“地震”、“手机”并在图数据库中找到对应的节点。子图遍历 (Subgraph Traversal)动作从“手机”节点出发向外走 1步、2步K-hop看看能不能走到“地震”相关的节点。获取路径找到了路径Phone-X - Z-100 - Alpha Tech - Earthquake。上下文注入系统不仅把文档原文拿出来还把这条路径上的关系描述转换成自然语言作为上下文喂给 LLM。生成回答LLM 根据关系路径生成具有逻辑性的答案。3. 三种高级功能的横向对比到现在为止你已经了解了 RAGFlow 的三个大招我们来总结一下它们的区别功能核心机制形象比喻最强适用场景TOC (目录增强)结构化地图(不仅看内容还看你在书的第几章)规章制度、操作手册、长篇法律文书。RAPTOR (递归摘要)分层概括金字塔(先看塔尖的总结再看塔底的细节)研报分析、论文综述、回答“这篇文章讲了什么”。Knowledge Graph (知识图谱)网状关联侦探连线板(A认识BB认识C所以A可能认识C)刑侦调查、供应链分析、复杂金融股权穿透。构建知识图谱是目前 RAG 领域最前沿、最强大的功能之一它让 AI 从单纯的“复读机”变成了具备初步逻辑能力的“分析师”。