RAGFlow

ဖွင့်လှစ်ထားသော (Open-source) RAG အင်ဂျင်ဖြစ်ပြီး «အဆင့်မြင့် စာရွက်စာတမ်း နားလည်နိုင်စွမ်း» ဖြင့် ထင်ရှားသည်။ PDF၊ ဇယားများနှင့် ပုံများကဲ့သို့သော ဖော်မတ်အမျိုးမျိုးရှိ အချက်အလက်များကို အရည်အသွေးမြင့

Freemium 4.2 United States

ဝဘ်ဆိုက်သို့ သွားရန် ↗

RAGFlow ဆိုတာ ဘာလဲ

RAGFlow သည် InfiniFlow မှ ထုတ်လုပ်ထားသော Open-source RAG (Retrieval-Augmented Generation) အင်ဂျင်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ RAG ကို သုံးဖူးသူတိုင်း သိကြသည့်အတိုင်း ရလဒ်ကောင်းမကောင်းဆိုသည်မှာ «စာရွက်စာတမ်း ကိုင်တွယ်ခြင်း» အပေါ် ၈၀ ရာခိုင်နှုန်း မူတည်နေပါသည်။ PDF ထဲရှိ ဇယားများ၊ စကင်န်ဖတ်ထားသော ဖိုင်များနှင့် ရှုပ်ထွေးသော စာမျက်နှာ အပြင်အဆင်များ ညံ့ဖျင်းနေပါက နောက်ပိုင်း ရှာဖွေမှု မည်မျှပင် ကောင်းမွန်စေကာမူ အထောက်အကူမဖြစ်နိုင်တော့ပါ။ RAGFlow ၏ အဓိက အားသာချက်မှာ အဆင့်မြင့် စာရွက်စာတမ်း နားလည်နိုင်စွမ်းပင် ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ ပါဝင်ပြီးသား ingestion pipeline သည် ဖော်မတ်အမျိုးမျိုးမှ အချက်အလက်များကို ရိုးရိုး စာလုံးရေအလိုက် ဖြတ်တောက်မည့်အစား အဓိပ္ပာယ်ပါရှိသော ဖွဲ့စည်းပုံပါ အပိုင်းအစများအဖြစ် သန့်စင်ပေးပြီး ဖြတ်တောက်ပေးပါသည်။

ရှာဖွေရေးဘက်တွင် Vector ရှာဖွေမှု၊ BM25 နှင့် စိတ်ကြိုက်အမှတ်ပေးစနစ်တို့ကို ပေါင်းစပ်ထားပြီး Re-ranking ပါ ထည့်သွင်းထားကာ ရည်မှန်းချက်မှာ အဖြေ၏ တိကျမှုနှင့် Context ဆက်စပ်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ဖြစ်သည်။ သက်သက် RAG သာမက Agent စွမ်းရည်များနှင့် MCP တို့ကိုပါ ပေါင်းစပ်ထားပြီး RAG၊ Tools နှင့် Workflows များကို Visual ပုံစံဖြင့် ပြီးပြည့်စုံသော Agent တစ်ခုအဖြစ် ချိတ်ဆက်ပေးနိုင်ပါသည်။

အင်္ဂါရပ်များနှင့် အသုံးပြုနိုင်သော နယ်ပယ်များ

ပါဝင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များမှာ- ဖော်မတ်အမျိုးမျိုးမှ အချက်အလက်များ ရယူခြင်းနှင့် သန့်စင်ခြင်း၊ Vector နှင့် BM25 ပေါင်းစပ် ရှာဖွေမှုနှင့် Re-ranking၊ Visual Agent Workflow စီစဉ်ခြင်း၊ MCP ပေါင်းစပ်မှုနှင့် pre-built agent နမူနာများ ပါဝင်သည်။ တရားဝင် သတ်မှတ်ထားသော အသုံးချသည့် နယ်ပယ်များမှာ ရှယ်ယာရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု သုတေသန၊ ဥပဒေရေးရာ အဆုံးအဖြတ်များ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ကုန်ထုတ်လုပ်မှု ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေး အထောက်အပံ့ စသည့် «စာရွက်စာတမ်းများ များပြားပြီး ရှုပ်ထွေးသော» နယ်ပယ်များ ဖြစ်သည်။ မည်သူတို့အတွက် သင့်လျော်သလဲ? ကိုယ်ပိုင် RAG သို့မဟုတ် Knowledge Base မေးခွန်းဖြေဆိုသည့် စနစ်ကို တည်ဆောက်လိုပြီး အချက်အလက် ရရင်းမြစ်မှာ ဖွဲ့စည်းပုံမကျသော စာရွက်စာတမ်း အမြောက်အများ (စာချုပ်များ၊ အစီရင်ခံစာများ၊ လက်စွဲစာအုပ်များ) ဖြစ်သော အင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့များအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။ ၎င်းသည် Open-source ဖြစ်ပြီး ကိုယ်တိုင် Host လုပ်နိုင်ပါသည်။ Cloud ဗားရှင်းတွင် အခမဲ့ အစီအစဉ် ပါရှိပြီး Starter လစဉ် ၂၉ ဒေါ်လာမှ စတင်ကာ Pro မှာ ၁၂၉ ဒေါ်လာ ဖြစ်ပြီး Enterprise ဗားရှင်းကတော့ On-premise နှင့် BYOC deployment များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

အဓိက အင်္ဂါရပ်များ

အဆင့်မြင့် စာရွက်စာတမ်း နားလည်နိုင်စွမ်း- ဖော်မတ်အမျိုးမျိုးမှ အချက်အလက်များကို သန့်စင်ပေးပြီး အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ဖွဲ့စည်းပုံပါ အပိုင်းအစများအဖြစ် ဖြတ်တောက်ပေးခြင်း
Vector ရှာဖွေမှု၊ BM25 နှင့် စိတ်ကြိုက် အမှတ်ပေးစနစ်တို့ ပေါင်းစပ် ရှာဖွေမှုနှင့် Re-ranking
RAG၊ Tools နှင့် Workflows များကို Agent တစ်ခုအဖြစ် ချိတ်ဆက်ပေးသော Visual စီစဉ်မှု
Model Context Protocol (MCP) နှင့် pre-built agent နမူနာများ ပေါင်းစပ်ထားခြင်း
Open-source ဖြစ်၍ ကိုယ်တိုင် Host လုပ်နိုင်ပြီး Cloud ဗားရှင်းနှင့် On-premise/BYOC Enterprise deployment များလည်း ပံ့ပိုးပေးခြင်း

အားသာချက်များ

စာရွက်စာတမ်း လုပ်ဆောင်ချက် ခိုင်မာပြီး ရှုပ်ထွေးသော စာမျက်နှာ အပြင်အဆင်နှင့် ဇယားများကို ပုံမှန်ဖြတ်တောက်ခြင်းထက် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ရှင်းလင်းဖတ်ရှုနိုင်ခြင်း
Open-source ဖြစ်ပြီး ကိုယ်တိုင် Host လုပ်နိုင်သဖြင့် အချက်အလက်များကို မိမိလက်ထဲတွင်သာ ထိန်းချုပ်ထားနိုင်ခြင်း
ပေါင်းစပ် ရှာဖွေမှုနှင့် Re-ranking ကြောင့် အဖြေ၏ တိကျမှုနှင့် ဆက်စပ်မှုကို ပိုမို အာမခံချက် ရှိစေခြင်း

အားနည်းချက်များ

ကိုယ်တိုင် Host လုပ်ရန်အတွက် သင့်လျော်သော ထိန်းသိမ်းရေးနှင့် ကွန်ပျူတာ အရင်းအမြစ်များ လိုအပ်ခြင်း
Visual agent လုပ်ဆောင်ချက်သည် ရှာဖွေမှုသက်သက် ပြုလုပ်သူများအတွက် အသုံးမဝင် ဖြစ်နိုင်ခြင်း
Cloud ပလပ်ဆင်၏ Credit စနစ်အတွက် အသုံးပြုမှုများသော နေရာများတွင် ကုန်ကျစရိတ်ကို သေချာ တွက်ချက်ရန် လိုအပ်ခြင်း

အသုံးပြုမှုများ

ဖွဲ့စည်းပုံမကျသော စာရွက်စာတမ်း အမြောက်အများဖြင့် Knowledge Base မေးခွန်းဖြေဆိုသည့် စနစ် ကိုယ်တိုင် တည်ဆောက်ခြင်း
ဥပဒေရေးရာ အဆုံးအဖြတ်များနှင့် စာချုပ် စသည့် စာရွက်စာတမ်းများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု သုတေသန အစီရင်ခံစာများကို စုစည်းခြင်းနှင့် မေးမြန်းခြင်း
ကုန်ထုတ်လုပ်မှု ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေး လက်စွဲစာအုပ်များကို စမတ်ကျကျ ရှာဖွေခြင်း

အယ်ဒီတာမှတ်ချက်

ကျွန်တော် RAG ကိရိယာတစ်ခုကို ကြည့်တဲ့အခါ ပထမဆုံး စစ်ဆေးတာက ပျက်စီးနေတဲ့ PDF တွေကို ဘယ်လို ကိုင်တွယ်လဲဆိုတာပါပဲ - ဒါမှ အစစ်အမှန် စွမ်းရည်ကို သိနိုင်မှာပါ။ RAGFlow က အားအင်တွေကို စာရွက်စာတမ်း နားလည်နိုင်စွမ်းဘက်မှာ စိုက်ထုတ်ထားတာဖြစ်လို့ ဒီလမ်းကြောင်းကို ကျွန်တော် အလွန် သဘောကျပါတယ်။ Open-source ဖြစ်ပြီး ကိုယ်တိုင် Host လုပ်နိုင်တာကလည်း အင်ဂျင်နီယာတွေရဲ့ သဘောကျနှစ်သက်မှုကို ရရှိစေပါတယ်။ အားနည်းချက်ကတော့ ကိုယ်တိုင် Host လုပ်မယ်ဆိုရင် ထိန်းသိမ်းရေးဝန်ထုပ်ဝန်ပိုး ရှိလာမှာဖြစ်ပြီး Cloud credit စနစ်ကလည်း အသုံးများရင် သေချာတွက်ချက်ဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ ယေဘုယျအားဖြင့် လက်တွေ့ကျကျ ရွေးချယ်စရာတစ်ခု ဖြစ်ပြီး ကျွန်တော်တို့က ၄.၂ မှတ် ပေးပါတယ်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

RAGFlow နှင့် Vector Database ကို တိုက်ရိုက်သုံးခြင်းသည် ဘာကွာခြားသလဲ?

Vector Database သည် Vector များကို သိမ်းဆည်းရန်နှင့် ရှာဖွေရန်သာ တာဝန်ယူသည်။ RAGFlow ကမူ RAG အင်ဂျင် အစုံလိုက် ဖြစ်သည်- စာရွက်စာတမ်း သန့်စင်ဖြတ်တောက်ခြင်း၊ ပေါင်းစပ် ရှာဖွေမှု၊ Re-ranking မှသည် agent စီစဉ်မှုအထိ အားလုံးပါဝင်ပြီး အဓိက အချက်မှာ ရှေ့ပိုင်းရှိ အဆင့်မြင့် စာရွက်စာတမ်း နားလည်နိုင်စွမ်း ဖြစ်ကာ ယင်းသည် RAG ၏ ထိရောက်မှုအတွက် အဓိက သော့ချက် ဖြစ်လေ့ရှိသည်။

Cloud သို့ မတက်ဘဲ အလုံးစုံ ကိုယ်တိုင် Host လုပ်နိုင်ပါသလား?

ရပါသည်။ RAGFlow သည် Open-source ပရောဂျက်တစ်ခု ဖြစ်ပြီး မိမိတို့၏ ကိုယ်ပိုင် გარემოში ကိုယ်တိုင် Host လုပ်နိုင်ပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် Cloud ဗားရှင်းနှင့် Enterprise On-premise/BYOC deployment ရွေးချယ်စရာများလည်း ရှိပြီး အဖွဲ့အစည်း၏ အချက်အလက် လုံခြုံရေး တောင်းဆိုချက်ပေါ်မူတည်၍ ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။

သက်ဆိုင်ရာ AI ကိရိယာများ

Claude

Anthropic မှ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားပြီး ရှည်လျားသောစာသားများနှင့် လုံခြုံစိတ်ချရသော ဆွေးနွေးမှုများတွင် ထူးချွန်သည့် AI လက်ထောက်။

Freemium Featured 4.7

Airtop

AI ဧጀントများ ဝဘ်ဆိုဒ်များသို့ ဝင်ရောက်ခြင်း၊ ကြည့်ရှုခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ ပြုလုပ်နိုင်သော Cloud Browser ပလပ်ဖောင်းဖြစ်ပြီး Login Wall နောက်ကွယ်ကိုပါ အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်သည်

Freemium 4.4

AutoGen

မိုက်ခရိုဆော့ဖ် (Microsoft) ၏ Open-source Multi-agent မူဘောင်ဖြစ်ပြီး AI အေးဂျင့်များ အချင်းချင်း စကားပြောဆိုကာ ပူးပေါင်း၍ လုပ်ငန်းတာဝန်များကို ပြီးမြောက်စေနိုင်သည်

Free 4.4

LangGraph

LangChain အဖွဲ့မှ ဖန်တီးထားသော AI Agent များအတွက် graph (ပုံစံခွဲ) အခြေပြု စီမံခန့်ခွဲမှုဘောင် (Framework)

Freemium 4.5

HeyDonto

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အချက်အလက်များအတွက် အနက်အဓိပ္ပာယ် (Semantics) ပေါင်းစပ်ပေးသည့် အလွှာဖြစ်ပြီး၊ သွားနှင့်ခံတွင်းနှင့် ကင်ဆာရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ ကွဲပြားခြားနားသော အချက်အလက်များကို အသုံးချနိုင်သည့် အခ

Contact

Sleep.ai

ဝတ်ဆင်စရာမလိုဘဲ အိပ်စက်မှုကို တိုင်းတာပေးကာ API ပါ ပံ့ပိုးပေးသည့် AI ပလပ်ဖောင်း

Freemium

繁體中文版 →