ragflow RAGFlow-0.14.0¶

为什么要使用ragflow¶

在当今信息爆炸的时代，如何高效地处理和检索数据成为了一个亟待解决的难题。传统的搜索引擎往往无法满足用户对精准和快速的需求，而ragflow的出现恰好填补了这一空白。它不仅能够支持多种文档引擎，还能通过智能化的交互方式提升用户体验。然而，随着技术的不断进步，用户对工具的期望也在不断提高，ragflow能否在竞争中脱颖而出，成为了一个值得关注的矛盾。

ragflow是什么¶

ragflow是一个开源的文档处理和检索框架，旨在通过高效的文档解析和智能检索技术，帮助用户快速找到所需信息。它支持多种文档引擎，并提供了灵活的API接口，方便开发者进行二次开发和集成。

入门示例¶

想象一下，你是一名内容创作者，需要在短时间内从大量文档中提取关键信息。使用ragflow，你可以轻松地将文档上传到系统中，系统会自动解析并提取出重要内容。比如，你可以创建一个简单的应用程序，利用ragflow的API来实现文档的上传、解析和检索功能。这样，你就能在几分钟内获取到所需的信息，而不必花费数小时去手动查找。

ragflow RAGFlow-0.14.0版本更新了什么¶

RAGFlow-0.14.0版本引入了多个重要更新，包括支持Infinity作为替代文档引擎，增强了Agent对变量的支持并优化了交互体验，新增了多个翻译和博客生成的模板，提供了Agent的API接口，并在检索过程中支持英语同义词。此外，优化了术语权重计算，提升了文档解析和分块的任务执行能力。

更新日志¶

概要¶

支持Infinity作为替代文档引擎。
增加了对变量的Agent支持，并优化了交互体验，例如自动保存功能。
新增了Andrew Ng的三步翻译Agent模板和SEO优化的博客生成Agent模板。
增加了Agent的API接口。
检索过程中支持英语同义词。
优化了术语权重的计算，使得检索时间减少了一半。
提升了文档解析和分块的任务执行器的韧性。
加强了任务执行器的监控。
用Valkey替代Redis。
新增支持的语言：印尼语、西班牙语、越南语。

变更内容¶

更新了AI聊天启动的截图。
将版本更改为0.13.0。
更新了过时的截图。
更新了readme中的gif，并为每个组件添加了输入参数。
在RetrievalForm中添加了DynamicInputVariable。
更新了知识图谱的描述。
为API添加了测试。
用Valkey替代Redis。
为Happify Tika添加了jdk。
将tika jar添加到镜像中以避免下载。
修复了es搜索参数错误。
将SDK地址代理到后端。
更新了升级到RAGFlow开发的说明。
为新注册用户设置默认LLM。
为生成openapi规范的API端点添加文档。
为clean_html项目添加了工具提示。
在agent页面添加了agent接口文档链接。
添加了agent完成API。
更新了poetry.lock。
更新了DLA模型的升级文档。
修复了测试中的错误。
如果未找到嵌入模型，则引发异常。
在canvas聊天历史中添加助手。
统一API响应json架构。
删除未使用的文件。
加速术语权重计算。
为小灯添加关键词提取时间消耗。
为硅流添加qwen 2.5模型。
修复API中的错误。
删除死代码。
修复API markdown文档显示混乱的问题。
添加支持的模型列表。
文档更新。
Docker README的编辑更新。
添加下一个登录页面与shadcn/ui。
修复TypeError：仅长度为1的数组可以转换为Python标量。
为Agent API添加SDK。
为每个组件添加输入。
在操作节点上显示输入参数。
加速tokenize。
修复ci问题。
改进数据集操作的嵌入模型验证逻辑。
修复API中的错误并添加示例。
重新工作日志。
更新RAGFlow UI。
动态创建service_conf.yaml文件，通过替换.env中的环境变量。
精炼英语同义词。
将问题中的相对日期转换为绝对日期。

总结¶

通过以上更新，ragflow在功能和性能上都有了显著提升，尤其是在文档处理、检索效率和用户体验方面。这些改进不仅增强了系统的灵活性和可扩展性，也为用户提供了更为便捷的操作体验，进一步巩固了ragflow在文档处理领域的地位。