来自国外博主 Akshay 分享的一套构建自主纠正的 RAG 工作流。 除了能够搜索我们的文档外，还能在有需要时进行网络搜索，进一步确保内容准确性。 此外，跟大家分享一下制作这样的动态图，可以使用一个开源工具：draw.io。 我们可以利用它绘制一系列的图表、图示或图形，包括流程图、UML 类图、组织结构图、泳道图等等，适用于各种复杂专业的图表。 相比 ProcessOn，draw.io 作图元素更加丰富，而且文件可以选择保存到自己云盘或者本地，数据隐私更加安全。 教程：www.drawio.com/doc/faq/connector-animate GitHub：github.com/jgraph/drawio-desktop 感兴趣的同学可以看下。#AI创造营#收起…
Read More一. 意图识别 获取用户输入内容，进行必要的意图识别和关键词提取，比如用户输入的是“想去日本旅游，需要一个旅行计划”，拆解之后得到的关键词是： japan-trip，任务类型为：travel 如果用户输入的需求比较简单，不能识别用户的意图，此步骤可以引导用户继续对话，补充更多的信息，或者上传文档 / 图片等资料 二. 任务初始化 用识别出来的任务关键词创建任务文件夹，启动 docker 容器，为后续的任务执行做环境隔离 任务执行过程中的内容产物，写入到任务文件夹，任务结束之后清理 docker 容器…
Read MoreViDoRAG: Visual Document Retrieval-Augmented Generation via Dynamic Iterative Reasoning Agents 🔥 News – 🎉 We…
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