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RAGFLOW是一款基于深度文档理解构建的开源 RAGRetrieval-Augmented Generation引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程结合大语言模型LLM针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。 —————————————————— Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器如 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API并内置了 RAG 推理引擎使其成为强大的 AI 部署解决方案。
二、部署对比
RAGFLOWOpen WebUIdocker部署难度高机器性能要求高docker部署容易机器性能要求低
三、上手使用对比
RAGFLOWOpen WebUI自带一些嵌入、重排序大模型知识库的命中率相比较高显示引用原文知识库建设多业内最多的文档解析方法如果知识库中没有相关内容可灵活处理可通过控制上传文件质量和知识库参数设置、聊天助手参数设置改善回答准确率自带语义向量模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2也可以利用ollama、openAI拉取其他模型知识库建设较少没有文档表格、图片的识别功能转换向量时自动忽略引用需要提前知道知识库相关文件 如果引用错误的文档召回率为0通过调整 Top K 值和改进 RAG 模板可提升基于文档的问答系统的性能使得 AI 能够提供更加准确和详尽的答案
四、知识库内容召回对比
RAGFLOWOpen WebUI文档引用依赖于召回文本是否相关如果相关性强一点的话那么引用以及回答的问题肯定是准确的引用是提前“#”引用好知识库文件然后根据上下文给出答案并且只要Open WebUI的“#”引用是正确的那么回答准确率达到90%只要引用过一次的知识库文件后续继续的对话都会默认引用集大成回答现有问题。
五、前端界面对比
RAGFLOWOpen WebUI界面友好分为知识库、聊天、智能体、搜索、文件管理界面友好但知识库界面不直观
六、功能对比
RAGFLOWOpen WebUI比较成熟的RAG技术智能体基于知识库的搜索功能 基于知识库的大模型对话功能有重排序模型不自带语音、文本互相转换功能有RAG技术续写功能有专门的大模型对话功能基于引用文件的搜索功能无重排序模型自带语音、文本互相转换功能可以导出、导入对话记录json格式回答的答案可以编辑、朗读、继续生成、重新生成