2024-07-11
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Quisque ornare: rerank
Quisque ornare: MGE index
Quisque volutpat documentum includit parsing, dividere, interrogationem rescribere et exemplum bene-tuning revocare.
Commoda: More flexibilitate
Sequentia comparat differentias uniuscuiusque compagis secundum modulos.
| eget modulus | QAnything | RAGFLow | FastGPT | Sapientia spectrum AI |
|---|---|---|---|---|
| Scientia processus moduli | PDF fasciculus parsing a PyMUPDF ad effectum deducitur, quae nunc efficacissima est nuntiavit) | OCR, Documenti Layout Analyse, etc., haec includi possunt ut inconspicuus instructus Loader in regulari RAG. | ||
| moduli recall | Vector bibliotheca utitur retrieval milvus' hybrid (BM25 vector retrieval), limen non ponit, et topk redit (100) | Vector database utitur ElasticSearch.Hybrid instrumentorum retrievalium textus retrievalis vectoris retrievalis. Nullum exemplar vectoris specifici specificatur, sed huqie ut verbum segmentarii pro textu retrievali adhibetur. | Semantic retrieval Modus retrieval semanticus utitur technologia provecta exemplar technologiae ad notitias convertendas ponit in basi cognitionis in puncta in spatio vectoris summus dimensivus. In hoc spatio, unumquodque documentum vel notitia item repraesentatur ut vector qui semanticam notitiarum notitiarum capit. Cum usor quaestionem ponit, ratio etiam quaestionem in vectorem convertit et similitudinem calculi in spatio vectoris cum vectoribus in basi cognitionis invenit ut eventus maxime pertinentes inveniret. Commoda: Facultas cognoscendi et capiendi profundiorem significationem quaerendi et accuratiorem inquisitionum proventum praebendi. Missiones applicatio: Apta pro condicionibus quae profundam semanticam cognitionem et multiplicem processus interrogationis requirunt, ut investigatio academica, quaestio technica solvenda, etc. Exsecutio technica: Exemplaria utere qualia sunt textus-embedding-ada-002 ad textum ligandi datam ad consequendam adaptationem efficientem semanticam. Full-text search Full-text search mode focuses in indicendo contenta documentorum plena, utentes utentes ad documenta quaere intrando alia. Hic modus quemlibet terminum in documento analysit et ponit indicem datorum continens omnia documenta, permittens utentes cito invenire documenta per quamlibet verba vel locutionem pertinentes. Commoda: Celeritas retrievalis est, et pervestigationes amplas ducere potest in permultis documentis, cum idoneus sit utentibus ut celeriter locare documenta certa verba contineant. Missiones applicationes: Idonea ad missiones quae inquisitiones comprehensivas de bibliothecis documenti requirentibus, ut nuntia nuntia, bibliothecas online, etc. Exsecutio technica: Utere indice technologia inverso ut celeriter documenta per keywords collocare, eamque cum algorithmis coniunge sicut TF-IDF ad optimize congruentiam proventuum inquisitionum. Hybrid retrieval Modus retrievalis hybrid profundam intelligentiam retrievalis semanticae coniungit cum rapida responsionis plenae texti retrievalis, intendens praebere pervestigationis experientiam tam accuratam quam comprehensivam. Hoc modo, ratio non solum congruentia keyword facit, sed etiam semanticam similitudinem calculi coniungit ut congruentia et accuratio eventus investigationis invigilet. Commoda: Inspecta velocitate retrievalis et profunditatis semanticae retrievalis, praebet solutionem inquisitionis aequabiliter et satisfacienti usuario meliori. Ad missiones applicationes: Idonea ad missiones ubi celeritas retrieval et qualitas necessaria comprehendendo consideranda sunt, sicut ministerium emptoris online, systemata commendationis contenta, etc. Exsecutio technica: Coniungendo exemplar inversum index et vector spatii, intellectus comprehensivus et celeri responsio ad inquisitiones usorum perficiuntur. Exempli causa, cito eliquare potes candidatum per quaesita plena texta, et tunc maxime pertinentes proventus ex candidato per inquisitionem semanticam instituto invenies. Exemplar vectoris utitur: BGE-M3 notitias revocat per vectorem retrievalem et textum retrievalem, et utitur RFF algorithmo ad modum; | Articulus adhibitis structuram dividendo et parva ad magnum indexing consiliorum solutionem bonam esse potest. Ad hoc, exemplar Embedding necesse est ut lepide admodum. Quattuor schemata habemus varias notitias construendi, quae omnia bene in praxi exercent: Query vs Original: simplex et efficax, notitiarum structura directe utitur utentis interrogationis ad cognitionem fragmentorum turpium revocandam; interrogatione utentis revocat interrogationem. In frigido initio, exemplar automationis adhiberi potest ut interrogationem e fragmento respondentis cognitionis extrahat; cognitio fragmenti;Bene-tuning exemplar Embedding |
| Ordinariorum coetus aliter moduli | Accuratio sorting exemplar sui ordinis utitur, sed limen ante 0.35 . ponitur | Ordinatio fundatur in mixtura textuum congruens ustulo et vector congruens ustulo. | Sustinet reordinationem, dynamice ponit eventus mergendi embeddingis et fullonis, et removet duplicationem in ID; reordinatur, et emendatio ustulo additur; | |
| Magna exempla pertractatio | Promptus ad omnia notitia simul ordinare (optimized ad maximum indicium) | Filter a pluribus signis praesto exempla magna | Ad exemplar obsonium, ridiculum scenicum adhibitum est, id est, primum exquisitum fit utens fons aperta quaestio et quaestio generalis et responsio data, tum denique tuning per interrogationem et responsionem datam perpendiculariter peragitur, ac demum denique tuning. fit utens manually annotatum summus qualitas interrogatio et responsio data. | |
| web service | Sanic utens ad officia efficiendi telam | Flask | Fastapi | |
| Verbum justo processus | Consuetudo ChineseTextSplitter completur | huqie | ||
| Tabularium | File repono utitur Minio | |||
| Quisque ornare | Comparatae cum RAG conventionali, temperatae multae in processu ordinum factae sunt. | Processus parsing etiam valde complicata est ad scribendum, ergo non mirum est aliquantulus tardus celeritas processus. Nihilominus processus effectus exspectatur melius quam alia incepta RAG. RAGFlow iudicans e demo in ipso fine anteriore monstratum coniungi potest cum positione primario in documento originali, RAGFlow. | FastGPT tres modos retrievales praebet, inductiones amet in RAG. Deduplicata notitia et summa score utere; |
Summatim:
1. Qanything rerank modulus est optimus disposito
2. RAGFlow documentum processus est optimus
3. FastGPT moduli dynamica figurationes multas habet
4. Sapientia Imaginis RAG optima est ad optimas formas formandas in ditione data
plenam rationem. Optima nulla est
technologiae technologiae plus quam 30 annos operam dedit et in variis linguis proficit ut java, linux, javascript, php, css, etc. Multas contributiones in aperto fonte campo fecit elit documentorum statione ad communicandas quaestiones technologiarum progressus ad futuram referentiam.
