Nama: RAGFlow
Website/Sumber Utama: https://github.com/infiniflow/ragflow
Fungsi Utama: Mesin RAG (Retrieval-Augmented Generation) open-source berbasis pemahaman dokumen mendalam.
Tipe: Proyek Open Source
Cocok Untuk: Bisnis dengan skala bervariasi yang membutuhkan kemampuan tanya-jawab berbasis dokumen yang akurat dan terverifikasi
Model Harga/Lisensi: Open Source (Apache License 2.0) Lihat Detail Lisensi
Highlight Utama: Pemahaman dokumen mendalam dengan kemampuan mengekstrak pengetahuan dari data tidak terstruktur dengan format kompleks
Apa Itu RAGFlow?
RAGFlow adalah mesin RAG (Retrieval-Augmented Generation) open-source yang dikembangkan dengan fokus pada pemahaman dokumen mendalam. Platform ini menyediakan alur kerja RAG yang efisien untuk bisnis dari berbagai skala, menggabungkan Model Bahasa Besar (LLM) untuk memberikan kemampuan tanya-jawab yang akurat dan dapat dipercaya, didukung oleh kutipan-kutipan yang berasal dari berbagai data berformat kompleks.
Sebagai solusi RAG komprehensif, RAGFlow memungkinkan pengguna mengekstrak informasi relevan dari berbagai jenis dokumen kompleks, termasuk PDF, Excel, PowerPoint, dan format terstruktur lainnya. Sistem ini dirancang untuk menemukan "jarum dalam tumpukan jerami data" dengan jumlah token yang praktis tak terbatas.
Fitur Utama / Andalan
(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)
Pemahaman Dokumen Mendalam
- Deskripsi: Menggunakan model pemahaman dokumen canggih untuk mengekstrak informasi yang relevan dari data tidak terstruktur dengan format kompleks.
- Manfaat/Contoh: Mampu menganalisis dan memahami layout dokumen, tabel, dan elemen visual dalam dokumen untuk mengekstrak informasi dengan akurat.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Chunking Berbasis Template
- Deskripsi: Menyediakan berbagai template chunking (pembagian dokumen) yang dapat disesuaikan dengan berbagai layout dokumen dan format file.
- Manfaat/Contoh: Pengguna dapat memilih template yang sesuai dengan jenis dokumen yang mereka proses, seperti makalah akademik, resume, atau laporan keuangan, untuk meningkatkan akurasi ekstraksi informasi.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Kutipan Berbasis Bukti dengan Reduksi Halusinasi
- Deskripsi: Memberikan kutipan yang dapat dilacak dan diverifikasi untuk setiap jawaban yang dihasilkan.
- Manfaat/Contoh: Pengguna dapat melihat visualisasi chunking teks dan sumber asli data, memungkinkan intervensi manusia untuk memastikan akurasi informasi.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Kompatibilitas dengan Sumber Data Heterogen
- Deskripsi: Mendukung berbagai format dokumen seperti PDF, Word, Excel, TXT, gambar, data terstruktur, dan halaman web.
- Manfaat/Contoh: Organisasi dapat mengintegrasikan berbagai sumber data mereka ke dalam satu platform terpadu untuk pencarian dan pengambilan informasi.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
GraphRAG
- Deskripsi: Kemampuan untuk mengekstrak dan mengaplikasikan grafik pengetahuan dari dokumen untuk meningkatkan pemahaman kontekstual.
- Manfaat/Contoh: Memungkinkan identifikasi hubungan antara entitas dalam dokumen, meningkatkan kemampuan menjawab pertanyaan yang kompleks yang memerlukan pemahaman tentang keterkaitan beberapa konsep.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Kelebihan (Pros)
(Disimpulkan dari berbagai halaman)
- Pemahaman dokumen yang sangat baik untuk format dokumen kompleks seperti PDF termasuk tabel dan layout
- Kutipan terverifikasi mengurangi halusinasi dan meningkatkan akurasi jawaban
- Dukungan untuk multi-modal model yang dapat memahami gambar dalam file PDF atau DOCX
- Alur kerja RAG yang efisien dan terotomatisasi untuk penerapan yang mudah
- Kompatibel dengan berbagai model LLM dan model embedding
Kekurangan (Cons) / Batasan
(Disimpulkan dari eksplorasi)
- Persyaratan sistem yang cukup tinggi (CPU ≥ 4 core, RAM ≥ 16GB, Disk ≥ 50GB)
- Gambar Docker hanya tersedia untuk platform x86, tidak ada dukungan resmi untuk ARM64
- Membutuhkan akses ke layanan API LLM eksternal untuk fungsionalitas penuh
- Konfigurasi dan penyetelan awal yang kompleks untuk hasil optimal
Harga / Lisensi
(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)
Model: Open Source
Lisensi: Apache License 2.0 (Lihat File Lisensi)
Apache License 2.0 adalah lisensi permisif yang memungkinkan:
- Penggunaan komersial
- Modifikasi
- Distribusi
- Penggunaan paten
- Penggunaan pribadi
Dengan syarat mempertahankan pemberitahuan hak cipta dan lisensi. Pekerjaan berlisensi, modifikasi, dan karya yang lebih besar dapat didistribusikan dengan persyaratan yang berbeda dan tanpa kode sumber.
Contoh Penerapan & Observasi
(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)
- Asisten layanan pelanggan yang dapat menjawab pertanyaan berdasarkan dokumentasi produk dan kebijakan perusahaan
- Sistem tanya-jawab untuk dokumen hukum atau regulasi yang kompleks dengan rujukan ke pasal-pasal spesifik
- Analisis dokumen akademik atau penelitian dengan kemampuan mengekstrak dan menghubungkan informasi dari berbagai sumber
- Dokumentasi lengkap tersedia di sini
- Demo interaktif dapat dicoba di sini
- Komunitas aktif di Discord dan GitHub Discussions
Tanggapan (0 )