🧠 OpenRAG
OpenRAG je RAG platforma koja čisti i strukturira sadržaj tvrtke, indeksira ga na našem vlastitom poslužitelju i čini ga dostupnim za upite na prirodnom jeziku vanjskim AI sustavima putem jednih ovlaštenih vrata.
Vektori se ne objavljuju; PRISTUP je otvoren.
Ovo je predstavljanje proizvoda, a ne popis obećanja. U nastavku su dijelovi koji rade danas i oni koji su još uvijek na putu razvoja označeni zasebno. Za stavke na putu razvoja ne daju se datumi; kako se dovršavaju, premještaju se u odjeljak "radi danas".
Osnovno načelo
Cijeli dizajn OpenRAG-a temelji se na jednoj rečenici: vektori se ne objavljuju, pristup je otvoren. Ono što se daje van nije kopija sadržaja, već pravo na postavljanje pitanja o njemu.
Vektor je motor, a ne proizvod
Vektor je specifičan za model koji ga je proizveo; druga AI ne može ga koristiti takvog kakav jest. Također, on povećava tekst mnogostruko. Zato se vektori nikada ne dijele.
Ono što se otvara je pristup upitima
Dolazi pitanje; vraća se odgovor i izvorni odlomci na kojima se temelji. Cijeli sadržaj se nikada ne kopira, distribuira ili preuzima.
Dopuštenje pripada tvrtki
Tvrtka odlučuje koji sadržaj postaje dostupan za vanjske upite; sudjelovanje je na temelju pristanka. Sloj dopuštenja i suglasnosti je na putu razvoja.
Kako to radi — ciljna arhitektura
Očišćenje, strukturiranje, indeksiranje i poveznice pretraživanja ovog tijeka rada funkcioniraju danas. Samostalno hostirano ugrađivanje s ponovnim rangiranjem i jedina vrata prema vanjskom svijetu su još uvijek na putu razvoja; svaki korak u nastavku navodi koji je koji.
Izvori se prikupljaju
xloji stranice, učitani dokumenti i pregledane web stranice su izvori sadržaja. (Dodatak za WordPress i javni API za unos su na putu razvoja.)
Očišćen je i strukturiran
Neuredan sadržaj se očisti, podijeli na smislene dijelove i dovede u oblik koji RAG može koristiti. Ovaj korak radi danas.
Indeksiran je i pretraživan
Dijelovi se pretvaraju u vektore i zapisuju se u pgvector; pronalaze se putem HNSW indeksa i hibridne pretrage (ključna riječ + vektor). Ovaj korak radi danas; dodavanje poveznice za ponovno rangiranje je na putu razvoja.
Do njega se dolazi kroz jedina vrata
Vanjski AI sustavi pitaju na prirodnom jeziku kroz jedina ovlaštena vrata; odgovori i izvorni odlomci se vraćaju, a ne vektori sami. Ova vrata još ne postoje; ona su na putu razvoja.
Dijelovi koji rade danasUživo
Sljedeće se danas pokreću na platformi i već ih koriste AI alati na xloji.com.
pgvector + HNSW indeks
Dijelovi sadržaja se pohranjuju kao vektori u bazi podataka i pretražuju se s HNSW indeksom preko kosinusne sličnosti.
Hibridna pretraga
Pretraga ključnih riječi i pretraga vektora rade zajedno; dvije liste rezultata se spajaju u jedan rang. To pronalazi i točne podudarnosti termina i semantički bliske odlomke.
Izolacija više korisnika
Svaka tvrtka, stranica i autor ima svoj vlastiti RAG. Upit se pokreće samo protiv indeksa vlastitog korisnika; podaci se nikada ne miješaju između korisnika.
Čišćenje dokumenata i strukturiranje RAG-a
Učitani dokumenti se očiste, podijele i strukturiraju za RAG. Alat za strukturiranje podataka na platformi je sučelje korisnika za ovaj tijek rada.
Puzanje web stranica
Stranice stranice se puzaju, njihov se sadržaj izvlači i prolazi kroz isti postupak čišćenja i indeksiranja.
Javni RAG feed u prilagođenim AI alatima
Prilagođeni AI alat koji kreirate može se hraniti iz javnog RAG izvora; alat utemeljuje svoje odgovore na tu bazu znanja.
Pohrana datoteka i medija
Datoteke i mediji se pohranjuju u pohranu objekata — a ne u vektorsku trgovinu. RAG zapis pokazuje natrag na izvornu datoteku.
Ugrađivanje i ponovno rangiranje na našim vlastitim poslužiteljima
Ugrađivanje i ponovno rangiranje sada se izvode na našim vlastitim poslužiteljima u zasebnoj usluzi. Tekst se pretvara u vektore bez napuštanja poslužitelja, a kandidatski rezultati prolaze kroz lokalni ponovni rangator kako bi se poboljšala točnost.
Preoblikovanje upita
Nejasno ili nepotpuno pitanje se pobrinuo prije pokretanja pretraživanja. Korisnici ne moraju formulirati "ispravno" pitanje; sustav čini upit spremnim za pretraživanje.
Tekst iz slika, audio i video zapisa
Ekstrakcija teksta iz slika i transkripcija audio i video zapisa izvode se lokalnim alatima na poslužitelju, a dobiveni tekst ulazi u isti postupak čišćenja i indeksiranja. Podaci ne napuštaju poslužitelj.
Što je na putu razvojaPlanirano
Sljedeće još ne postoje. To su planirani i dizajnirani elementi; ova stranica ih ne predstavlja kao da su već izgrađeni.
Jedina vrata: MCP / API gateway
Jedna vrata kroz koja vanjski AI sustavi mogu postavljati upite na prirodnom jeziku. AI koji se jednom poveže dosegne svaku sudjelujuću tvrtku kroz ista vrata.
Sloj dopuštenja i suglasnosti
Tvrtke se pridružuju vlastitom izboru; autentifikacija, upravljanje ključevima, ograničavanje brzine i zaštita od zlouporaba žive u ovom sloju.
Sloj vidljivosti AI-a
Učiniti sadržaj otkrivljivim strojevima putem llms.txt, /.well-known/ i schema.org oznaka, plus registracija u MCP registrima. Nema čarobnog automatskog otkrivanja; vidljivost je izgrađena na ovaj način.
Dodatak za WordPress
Dodatak koji omogućuje WordPress stranici da pošalje svoj sadržaj u OpenRAG i dobije povratnu točku koju AI sustavi mogu pitati.
Ne dajemo datume za ove stavke. Kada je stavka završena, premješta se u popis "dijelovi koji rade danas", a ova se stranica ažurira u skladu s tim.
🔒 Podaci ne napuštaju poslužitelj
Cilj OpenRAG-a je pokretati svaki korak RAG tijeka rada na našem vlastitom poslužitelju s lokalnim, besplatnim alatima: ugrađivanje, ponovno rangiranje, ekstrakcija teksta iz slika i transkripcija zvuka. Nijedan medij koji ulazi u RAG ne šalje se vanjskoj usluzi — to je nedogovorivo pravilo dizajna.
Iskrena situacija: neki od ovih koraka se danas još uvijek obavljaju vanjskim uslugama. Premještanje ih u kuću je prvi stavka na putu razvoja.
Kako se planira rast
Pretraživanje vektora postaje skuplje kako sadržaj raste. Dizajn OpenRAG-a ograničava te troškove od samog početka na tri načina.
Ne postoji jedan divovski indeks
Svaka tvrtka ima svoj mali indeks i upit se pokreće samo protiv tog indeksa. Čak i ako ukupni sadržaj raste, područje koje jedan upit skenira ostaje malo; trošak pretraživanja se povećava s veličinom te jedne tvrtke, a ne s ukupnom veličinom platforme.
Veličina vektora i preciznost su podesivi
Korištenjem kraćih dimenzija vektora i kompaktnijih numeričkih formata, isti sadržaj zauzima znatno manje prostora. Ove se opcije ugrađuju u dizajn od samog početka kako kasnije ne bi bilo potrebno skupo migriranje.
Hladni sloj
Indeks tvrtke koja nije bila upitana dugo vremena premješta se na jeftino trajno pohranjivanje i vraća se kada stigne upit za njega. Na taj način samo trenutni aktivni sadržaj ostaje u brzoj memoriji. Ovaj sloj je na putu razvoja.
Često postavljena pitanja
Što je točno OpenRAG?
To je RAG platforma koja čisti i strukturira sadržaj tvrtke, indeksira ga na našem vlastitom poslužitelju i čini ga dostupnim za upite na prirodnom jeziku vanjskim AI sustavima putem jednih ovlaštenih vrata. To nije alat za razgovor; to je sloj znanja koji radi ispod takvih alata.
Dajete li moje vektore ili moj sadržaj bilo kome drugome?
Ne. Osnovno načelo je: vektori se ne objavljuju, pristup je otvoren. Ono što izlazi nije kopija sadržaja, već pravo na postavljanje pitanja; vraćaju se samo prateći odlomci. Uz to, tvrtka odlučuje koji sadržaj postaje dostupan za vanjske upite.
Što se zapravo može koristiti danas?
Vektorska baza podataka i indeks, hibridno pretraživanje, izolacija više korisnika, čišćenje dokumenata i strukturiranje RAG-a, web puzanje, javni RAG feed u prilagođenim AI alatima i pohrana datoteka/medija sve funkcionira danas. Samostalno hostirano ugrađivanje, ponovno rangiranje, prepisivanje upita, vanjska vrata, sloj dopuštenja, sloj vidljivosti i WordPress dodatak još ne postoje.
Napuštaju li moji podaci poslužitelj?
Cilj je da svaki korak RAG cjevovoda radi s lokalnim alatima na poslužitelju, bez slanja medija u RAG vanjskoj usluzi. Iskrena situacija: neki od ovih koraka se i danas obrađuju putem vanjskih usluga, a premještanje tih koraka u kuću je prvi stavka na putovnoj karti.
Kada će značajke s putovodne karte biti spremne?
Ne obećavamo datume. To je upravo svrha ove stranice: pokazati zasebno što radi danas, a što je planirano. Kada je stavka dovršena, prelazi na popis "dijelova koji rade danas".
Koristi li se moj sadržaj ili prodaje za obuku umjetne inteligencije?
Ne. Takve upotrebe nema danas. Ideja o dopuštenom korpusu teksta je najudaljenija, pravno najteža stavka na putovnoj karti; čak i ako se dogodi, niti jedan sadržaj se ne bi koristio za nju bez izričitog pristanka tvrtke.
Vratite se na AI portal za ostale AI alate.
Često postavljena pitanja
Što je OpenRAG?
OpenRAG je RAG (Retrieval-Augmented Generation) sustav koji radi na vlastitom poslužitelju tvrtke xloji.com i služi kao jedinstveni pristupnik umjetne inteligencije. Kada stigne pitanje, prvo pronađe relevantni sadržaj, a zatim generira odgovor na temelju tog sadržaja. Također služi kao centralni pristupnik koji omogućuje alatima umjetne inteligencije izvan xloji.com da pristupe informacijama u vlasništvu xloji.com s jedne točke.
Što znači RAG i kako ga OpenRAG primjenjuje?
RAG je skraćenica za 'Retrieval-Augmented Generation', što znači generiranje obogaćeno preuzimanjem; umjetna inteligencija traži informacije iz relevantnih izvora prije generiranja odgovora, a zatim stvara odgovor na temelju tih informacija. OpenRAG kombinira ova dva koraka, korake pretraživanja i generiranja, pokretanjem na vlastitom poslužitelju. Stoga se odgovori koje daje OpenRAG temelje na stvarnom sadržaju u vlasništvu xloji.com, a ne na slučajnim podacima.
Što znači 'jedinstveni pristupnik umjetne inteligencije'?
Jedinstveni pristupnik umjetne inteligencije znači da različiti zahtjevi i integracije umjetne inteligencije prolaze kroz jednu centralnu ulaznu točku umjesto kroz odvojene sustave. OpenRAG preuzima tu ulogu: i značajka 'Postavi pitanje' tvrtke xloji.com i alati umjetne inteligencije koji se povezuju izvana koriste istu OpenRAG infrastrukturu. Ova centralna struktura omogućuje upravljanje prometom vezanim uz umjetnu inteligenciju s jedne točke.
Koja je razlika što OpenRAG radi na vlastitom poslužitelju?
OpenRAG radi na vlastitom poslužitelju tvrtke xloji.com, bez oslanjanja na uslugu cloud treće strane. To znači da podaci koji se pretražuju i obrađuju ostaju pod kontrolom tvrtke xloji.com. Kao struktura koja radi na vlastitom poslužitelju, OpenRAG obavlja pretraživanje i generiranje odgovora unutar vlastite infrastrukture, bez prijenosa podataka na vanjske sustave.
Tko koristi OpenRAG?
OpenRAG koristi tri različite grupe: krajnji korisnici koji posjete xloji.com i upišu pitanje u okvir 'Postavi pitanje', sustavi koji postavljaju upite vlastitoj RAG infrastrukturi xloji.com i vanjski alati umjetne inteligencije koji pristupaju informacijama xloji.com putem OpenRAG-a. Za krajnjeg korisnika, OpenRAG vraća odgovor temeljen na sadržaju xloji.com na postavljeno pitanje. Za vanjske alate, OpenRAG je ulazna točka bez konteksta za preuzimanje informacija s xloji.com.
Kako okvir 'Postavi pitanje' na xloji.com funkcionira s OpenRAG-om?
Pitanje upisano u okvir 'Postavi pitanje' na xloji.com obrađuje OpenRAG. OpenRAG prvo traži relevantan sadržaj unutar vlastitih podataka xloji.com, a zatim generira odgovor na temelju pronađenog sadržaja. Na taj način se korisniku pruža odgovor koji je potkrijepljen stvarnim sadržajem s xloji.com.
Kako vanjski alati umjetne inteligencije dobivaju informacije putem OpenRAG-a?
OpenRAG služi kao jedina ulazna točka za vanjske alate umjetne inteligencije za pristup informacijama xloji.com. Ovi alati se mogu povezati putem OpenRAG-a i dobiti samostalne, razumljive odgovore iz sadržaja xloji.com. Stoga su informacije dane putem OpenRAG-a osmišljene da budu smislene same za sebe, bez potrebe za dodatnim kontekstom.
Koji su limiti OpenRAG-a?
Odgovori koje daje OpenRAG ograničeni su sadržajem koji mu je dostavljen; OpenRAG ne može dati definitivan odgovor na informacije koje nisu pronađene ili dodane u sustav. OpenRAG je dizajniran da ostane ograničen na svoj raspoloživi sadržaj, umjesto da izmišlja nepostojeće informacije. Stoga treba imati na umu da je odgovor dobiven od OpenRAG-a ograničen sadržajem koji xloji.com trenutno posjeduje.
Je li OpenRAG chatbot?
OpenRAG nije klasični chatbot u tradicionalnom smislu; to je RAG i gateway infrastruktura koja pokreće značajku 'Pitajte pitanje' na xloji.com i pristup informacijama vanjskim alatima. Osnovna funkcija OpenRAG-a je pronaći sadržaj koji odgovara na pitanje i generirati odgovor na temelju tog sadržaja. U tom smislu, OpenRAG djeluje više kao infrastrukturni sloj iza odgovora, nego kao sučelje s kojim korisnik izravno razgovara.
Koja je svrha OpenRAG-a za xloji.com?
Svrha OpenRAG-a je omogućiti xloji.com-u da i krajnji korisnici i vanjski alati umjetne inteligencije pouzdano i uz vlastitu kontrolu pristupe informacijama putem infrastrukture. Pokretanje na vlastitom poslužitelju osigurava da se taj pristup odvija bez ovisnosti o trećim stranama. Zahvaljujući strukturi jedinih vrata, OpenRAG ujedinjuje različite točke pristupa u jednom centralnom sustavu.
Detaljne informacije o OpenRAG
OpenRAG je RAG (Retrieval-Augmented Generation) sustav koji radi na vlastitom poslužitelju xloji.com-a i istovremeno je AI ulazna točka koja usmjerava zahtjeve vezane za umjetnu inteligenciju s jedne lokacije. Izraz 'Open' u njegovom imenu označava da sustav nudi otvorenu i pristupačnu strukturu, dok izraz 'RAG' označava njegov način rada koji prvo pronalazi relevantne podatke, a zatim generira odgovor na temelju tih podataka. Pitanje upisano u okvir 'Postavi pitanje' na xloji.com-u prvo se pretražuje u relevantnom sadržaju pomoću OpenRAG-a, a zatim se generira odgovor na temelju pronađenog sadržaja. Ista infrastruktura omogućuje i alatima umjetne inteligencije izvan xloji.com-a da pristupe informacijama u vlasništvu xloji.com-a putem OpenRAG-a i koriste te informacije u svojim odgovorima. Ova struktura omogućuje xloji.com-u da pruža usluge putem jedne centralne infrastrukture umjesto da postavlja odvojena AI rješenja za različite proizvode.
Osnovna logika pristupa RAG-a je da se sustav umjetne inteligencije ne oslanja samo na općenito predznanje, već prvo izvlači relevantan i točan sadržaj iz izvora u vezi s pitanjem, a zatim daje odgovor na temelju tog sadržaja. OpenRAG kombinira ove dvije faze, fazu pronalaženja (retrieval) i fazu generiranja (generation), pokretanjem na vlastitom poslužitelju. Ovaj pristup ima za cilj smanjiti tendenciju modela umjetne inteligencije da ponekad generira nepostojeće informacije; jer se odgovor ne temelji na vlastitoj memoriji modela, već na stvarno pronađenom sadržaju. Na taj način se odgovori koje daje OpenRAG temelje na vlastitom sadržaju xloji.com-a, a ne na slučajnim ili zastarjelim informacijama. Izvor odgovora koji generira OpenRAG ostaje pratiti kao vlastiti podaci xloji.com-a. Činjenica da poslužitelj pripada xloji.com-u znači da se podaci koji se pretražuju i obrađuju drže pod kontrolom xloji.com-a, bez ovisnosti o usluzi treće strane u oblaku.
Aspekt 'jedne ulazne točke AI-ja' OpenRAG-a znači da se različiti zahtjevi i integracije umjetne inteligencije usmjeravaju putem jedne centralne ulazne točke umjesto odvojenih sustava. Na taj način i značajka 'Postavi pitanje' na xloji.com-u i vanjski alati povezani putem OpenRAG-a koriste istu infrastrukturu i istu osnovnu logiku. Kao centralna ulazna točka, OpenRAG osigurava da promet vezan za umjetnu inteligenciju prolazi kroz jednu točku, što povećava konzistentnost odgovora i kontrolu nad podacima kao sustav koji radi na vlastitom poslužitelju. Ovaj pristup s jednom točkom također omogućuje održavanje i ažuriranja na jednom mjestu umjesto u razasutim sustavima. U tom smislu, OpenRAG nije samo alat za pitanja i odgovore, već i infrastrukturni sloj koji ujedinjuje sve pristupne točke xloji.com-a vezane za umjetnu inteligenciju.
OpenRAG koriste tri različite skupine korisnika, izravno ili neizravno: krajnji korisnici koji posjećuju xloji.com i upisuju pitanje u okvir 'Postavi pitanje', sustavi koji upituju vlastitu RAG infrastrukturu xloji.com-a i vanjski alati umjetne inteligencije koji pristupaju informacijama u vlasništvu xloji.com-a putem OpenRAG-a. Sve tri skupine korisnika dobivaju odgovore iz iste OpenRAG infrastrukture, iz istog bazena sadržaja; stoga, bez obzira odakle se postavi pitanje o xloji.com-u, može se doći do konzistentnog izvora informacija. Odgovori koje daje OpenRAG ograničeni su sadržajem koji mu je dostavljen; to znači da se od OpenRAG-a ne bi trebao očekivati definiran odgovor o informacijama koje se ne nalaze u sustavu ili nisu dodane na njegov poslužitelj. Ovo ograničenje je također temelj pouzdanosti OpenRAG-a: umjesto da izmišlja nepostojeće informacije, cilj mu je generirati odgovore ograničene i temeljene na sadržaju koji ima na raspolaganju.