🧠 OpenRAG
OpenRAG yra RAG platforma, kuri valo ir struktūruoja įmonės turinį, indeksuoja jį mūsų pačių serveryje ir leidžia užduoti jam klausimus natūralia kalba išorinioms dirbtinio intelekto sistemoms per vienus leidimus.
Vektoriai neskelbiami; PRIEJIMAS atidaromas.
Tai yra produkto pristatymas, o ne pažadų sąrašas. Žemiau dalys, kurios veikia šiandien, ir dalys, kurios dar numatytos, yra atskirai pažymėtos. Jokių datų numatomiems elementams nepranešama; baigus juos, jie perkeliama į skyrių „veikia šiandien“.
Pagrindinis principas
Visas OpenRAG dizainas remiasi vienu sakiniu: vektoriai neskelbiami, priėjimas atidaromas. Išorėje pateikiamas ne turinio kopija, o teisė jam užduoti klausimus.
Vektorius yra variklis, o ne produktas
Vektorius yra specifinis modelio, kuris jį sukūrė; kitas dirbtinis intelektas negali jo naudoti tiesiogiai. Jis taip pat kelis kartus padidina tekstą. Štai kodėl vektoriai niekada nepateikiami.
Atidaromas užklausų priėjimas
Ateina klausimas; atgal grįžta atsakymas ir šaltinio fragmentai, kuriais jis grindžiamas. Visas turinys niekada nekopijuojamas, neskleidžiamas ar neatsisiunčiamas.
Leidimas priklauso įmonei
Įmonė nusprendžia, kuris turinys tampa prieinamas išoriniams užklausimams; dalyvavimas yra atliekamas pasirinktinai. Leidimo ir sutikimo sluoksnis numatytas.
Kaip tai veikia — tikslinė architektūra
Šio proceso valymo, struktūravimo, indeksavimo ir paieškos ryšiai veikia šiandien. Savarankiškai įdiegtas įterpimas su pakartotiniu reitingavimu ir vienintelis durys į išorę vis dar numatyti; kiekvienas žemiau esantis žingsnis nurodo, kuris yra kuris.
Surinkiami šaltiniai
xloji svetainės, įkelti dokumentai ir naršomi tinklapiai yra turinio šaltiniai. (WordPress įskiepis ir viešas įkėlimo API numatyti.)
Jis valomas ir struktūruojamas
Netvarkingas turinys valomas, skaidomas į prasmingus fragmentus ir pateikiamas RAG naudojimo formai. Šis žingsnis veikia šiandien.
Jis indeksuojamas ir ieškomas
Fragmentai paverčiami vektoriais ir įrašomi į pgvector; jie randami naudojant HNSW indeksą ir hibridinę paiešką (raktinis žodis + vektorius). Šis žingsnis veikia šiandien; pakartotinio reitingavimo ryšio pridėjimas numatytas.
Pasiekiamas per vienas duris
Išorinės dirbtinio intelekto sistemos klausia natūralia kalba per vienas leidimus; atsakymus ir šaltinio fragmentus gauname atgal, o ne pačius vektorius. Šios durys dar neegzistuoja; jos numatytos.
Dalys, kurios veikia šiandienTiesiogiai
Žemiau esantys veikia platformoje šiandien ir jau naudojami xloji.com dirbtinio intelekto įrankiuose.
pgvector + HNSW indeksas
Turinio fragmentai saugomi kaip vektoriai duomenų bazėje ir ieškomi naudojant HNSW indeksą pagal kosinuso panašumą.
Hibridinė paieška
Raktinių žodžių paieška ir vektorių paieška vykdomos kartu; du rezultatų sąrašai sujungiami į vieną reitingą. Tai randa tiek tikslius terminų atitikimus, tiek semantiškai artimus fragmentus.
Daugiatenantų izoliacija
Kiekviena įmonė, svetainė ir autorius turi savo RAG. Užklausa vykdoma tik jos paties tenanto indekse; duomenys niekada nemaišomi tarp tenantų.
Dokumento valymas ir RAG struktūrizavimas
Įkelti dokumentai valomi, suskaidomi ir struktūrizuojami RAG. Duomenų struktūravimo įrankis platformoje yra šio proceso vartotojo sąsaja.
Tinklapio naršymas
Svetainės puslapiai naršomi, jų turinys išgaunamas ir perduodamas per tą patį valymo ir indeksavimo procesą.
Viešas RAG kanalas pasirinktiniuose dirbtinio intelekto įrankiuose
Pasirinktinis dirbtinio intelekto įrankis, kurį sukuriate, gali būti maitinamas iš viešo RAG šaltinio; įrankis grindžia savo atsakymus šia žinių baze.
Failų ir žiniasklaidos saugykla
Failai ir žiniasklaida saugomi objektų saugykloje, o ne vektorių saugykloje. RAG įrašas nukreipia atgal į pradinį failą.
Įterpimas ir pakartotinis rikiavimas mūsų pačių serveriuose
Įterpimas ir pakartotinis rikiavimas dabar vyksta mūsų pačių serveriuose atskirame servise. Tekstas paverčiamas vektoriais nepaliekant serverio, o kandidatų rezultatai praeina per vietinį pakartotinį rikiuotoją, kad pagerėtų tikslumas.
Užklausų perrašymas
Neaiškus arba neišbaigtas klausimas sutvarkomas prieš pradedant paiešką. Vartotojams nereikia formuluoti „teisingo“ klausimo; sistema paruošia užklausą paieškai.
Tekstas iš vaizdų, garso ir vaizdo įrašų
Teksto ištraukimas iš vaizdų ir garso bei vaizdo įrašų transkripcija vykdoma naudojant vietines priemones serverje, o gautas tekstas patenka į tą pačią valymo ir indeksavimo grandinę. Duomenys nepalieka serverio.
Kas numatytaPlanuojama
Žemiau esančių dar nėra. Tai planuojami ir projektuojami elementai; šiame puslapyje jie nepristatomi taip, lyg jau būtų sukurti.
Vienos durys: MCP / API šliuzas
Vienas šliuzas, per kurį išorinės dirbtinio intelekto sistemos gali užduoti klausimus natūralia kalba. Dirbtinis intelektas, kuris prisijungia vieną kartą, pasiekia kiekvieną dalyvaujančią įmonę per tas pačias duris.
Leidimo ir sutikimo sluoksnis
Įmonės prisijungia savo pasirinkimu; autentifikavimas, raktų valdymas, apribojimas ir piktnaudžiavimo apsauga yra šioje grandyje.
Dirbtinio intelekto matomumo sluoksnis
Turinio pavertimas mašininiu būdu aptinkamu per llms.txt, /.well-known/ ir schema.org žymes, taip pat registracija MCP registruose. Nėra magiško automatinio atradimo; matomumas sukurtas tokiu būdu.
WordPress įskiepis
Įskiepis, leidžiantis WordPress svetainei siųsti savo turinį į OpenRAG ir gauti galinį tašką, kurį dirbtinio intelekto sistemos gali užduoti klausimus.
Mes nepateikiame datų šiam elementui. Kai elementas bus baigtas, jis perkelsis į skyrių „dalys, kurios veikia šiandien“, ir šis puslapis bus atnaujintas atitinkamai.
🔒 Duomenys nepalieka serverio
OpenRAG tikslas yra vykdyti kiekvieną RAG proceso žingsnį mūsų pačių serveryje su vietiniais, nemokamais įrankiais: įterpimas, pakartotinis reitingavimas, teksto ištraukimas iš vaizdų ir garso įrašų transkripcija. Jokia RAG įtraukta žiniasklaida nesiunčiama į išorinę paslaugą — tai yra nesuderinamas dizaino principas.
Sąžiningas statusas: kai kurie šie žingsniai šiandien atliekami naudojant išorines paslaugas. Perkelti juos į vidų yra pirmas elementas darbotvarkėje.
Kaip planuojamas augimas
Vektorių paieška tampa brangesnė, didėjant turiniui. OpenRAG dizainas nuo pat pradžių riboja šią kainą trimis būdais.
Nėra vieno didelio indekso
Kiekviena įmonė turi savo mažą indeksą ir užklausa vykdoma tik tame indekse. Net jei bendras turinys auga, sritis, kurią skenuoja viena užklausa, lieka maža; paieškos kaina keičiasi priklausomai nuo vienos įmonės dydžio, o ne nuo platformos bendros.
Vektoriaus dydis ir tikslumas yra reguliuojami
Naudojant trumpesnius vektorių matmenis ir kompaktiškesnius skaičių formatus, tas pats turinys užima žymiai mažiau vietos. Šie pasirinkimai yra įtraukti į dizainą nuo pat pradžių, kad vėliau nereikėtų atlikti brangių migracijų.
Šaltas sluoksnis
Indeksas įmonės, kuri nebuvo užklausta ilgą laiką, perkeliama į pigią nuolatinę saugyklą ir atkuriamas, kai atsiranda užklausa. Taip tik aktyvus turinys lieka greitoje atmintyje. Šis sluoksnis numatytas.
Dažnai užduodami klausimai
Kas tiksliai yra OpenRAG?
Tai yra RAG platforma, kuri valo ir struktūruoja įmonės turinį, indeksuoja jį mūsų pačių serveryje ir leidžia užduoti jam klausimus natūralia kalba išorinioms dirbtinio intelekto sistemoms per vienus leidimus. Tai nėra pokalbių įrankis; tai žinių sluoksnis, kuris veikia po tokiais įrankiais.
Ar jūs perduodate mano vektorius ar mano turinį kam nors kitam?
Ne. Pagrindinis principas yra: vektoriai neskelbiami, priėjimas atidaromas. Išorėje pateikiamas ne turinio kopija, o teisė jam užduoti klausimus; atgal grįžta tik palaikomieji fragmentai. Be to, įmonė nusprendžia, kuris turinys tampa prieinamas išoriniams užklausimams.
Kas iš tikrųjų gali būti naudojama šiandien?
Vektorinė duomenų bazė ir indeksas, hibridinis paieška, daugiatenantės izoliacija, dokumentų valymas ir RAG struktūrizavimas, tinklo naršymas, viešasis RAG kanalas pritaikytose dirbtinio intelekto priemonėse ir failų/medijos saugykla veikia šiandien. Savarankiškai įdiegtas įterpimas, pakartotinis rikiuotė, užklausų perrašymas, išorinis vartai, leidimų sluoksnis, matomumo sluoksnis ir WordPress papildinys dar neegzistuoja.
Ar mano duomenys palieka serverį?
Tikslas yra, kad kiekvienas RAG proceso žingsnis vyktų naudojant vietines serverio priemones, o jokie duomenys nebūtų siunčiami į išorinius servisus. Šiandien dalis šių žingsnių vis dar apdorojama išoriniuose servisuose, o perkėlimas į vidų yra pirmas prioritetas.
Kada bus paruošti renginio žemėlapio elementai?
Mes nepateikiame datų. Būtent tam skirta ši puslapis: atskirti tai, kas veikia šiandien, ir tai, kas planuojama. Kai elementas bus baigtas, jis pereis į sąrašą "veikiantys elementai šiandien".
Ar mano turinys naudojamas ar parduodamas dirbtinio intelekto mokymui?
Ne. Toks naudojimas šiandien neegzistuoja. Leidžiamo teksto korpuso idėja yra pati tolimiausia ir teisiškai sudėtingiausia renginio žemėlapio dalis; net jei tai įvyktų, joks turinys nebūtų naudojamas be verslo aiškaus sutikimo.
Grįžkite į AI portalą kitoms dirbtinio intelekto priemonėms.
Dažniausiai užduodami klausimai
Kas yra OpenRAG?
OpenRAG yra „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) sistema, veikianti „xloji.com“ serveryje ir yra vienas AI vartų taškas. Kai gaunamas klausimas, pirmiausia ieškoma susijusio turinio, o tada, remiantis šiuo turiniu, generuojamas atsakymas. Taip pat tai yra centrinis vartų taškas, leidžiantis dirbtinio intelekto įrankiams, esantiems už „xloji.com“, pasiekti informaciją, priklausanti „xloji.com“, iš vieno taško.
Ką reiškia RAG ir kaip OpenRAG tai įgyvendina?
RAG reiškia „Retrieval-Augmented Generation“, t. y. generavimas, papildytas atgavimu; tai reiškia, kad dirbtinis intelektas ieško informacijos iš atitinkamų šaltinių prieš generuodamas atsakymą, o tada sukuria atsakymą remdamasis šia informacija. OpenRAG atlieka šiuos du žingsnius – paieškos ir generavimo – kartu savo serveryje. Taigi OpenRAG pateikiami atsakymai nėra atsitiktiniai, o remiasi tikrąja „xloji.com“ turiniu.
Ką reiškia „vienas AI vartų taškas“?
„Vienas AI vartų taškas“ reiškia, kad skirtingi dirbtinio intelekto užklausimai ir integracijos apdorojami per vieną centrinį įėjimo tašką, o ne per atskiras sistemas. OpenRAG atlieka šį vaidmenį: tiek „xloji.com“ savasis „Klausk“ funkcionalumas, tiek išorinės dirbtinio intelekto priemonės gauna paslaugas per tą pačią OpenRAG infrastruktūrą. Ši centrinė struktūra leidžia valdyti visą dirbtinio intelekto srautą iš vieno taško.
Kuo skiriasi OpenRAG veikimas pačiame serveryje?
OpenRAG veikia „xloji.com“ serveryje, nepriklausomai nuo trečiosios šalies debesų paslaugos. Tai reiškia, kad ieškomi ir apdorojami duomenys lieka „xloji.com“ kontroleje. Kaip struktūra, veikianti pačiame serveryje, OpenRAG atlieka paieškos ir atsakymų generavimo operacijas savo infrastruktūroje, neperduodant duomenų į išorines sistemas.
Kas naudoja OpenRAG?
OpenRAG naudoja tris skirtingas grupes: galutiniai vartotojai, kurie apsilanko xloji.com ir rašo į laukelį „Užduoti klausimą“, sistemos, kurios teiraujasi xloji.com savo RAG infrastruktūros, ir išorinės dirbtinio intelekto priemonės, kurios pasiekia xloji.com informaciją per OpenRAG. Galutiniam vartotojui OpenRAG pateikia atsakymą, pagrįstą xloji.com turiniu, į jo užduotą klausimą. Išorinėms priemonėms OpenRAG yra kontekstinis vartai, naudojami informacijai gauti iš xloji.com.
Kaip veikia laukelis „Užduoti klausimą“ xloji.com su OpenRAG?
Klausimas, įrašytas į laukelį „Užduoti klausimą“ xloji.com, apdorojamas OpenRAG. OpenRAG pirmiausia ieško turinio, susijusio su klausimu, xloji.com duomenyse, o tada sukuria atsakymą, remdamasis rastu turiniu. Taip užduodamas vartotojui atsakymas yra pagrįstas tikruoju xloji.com turiniu.
Kaip išorinės dirbtinio intelekto priemonės gauna informaciją per OpenRAG?
OpenRAG veikia kaip vienintelis vartai, leidžiantys dirbtinio intelekto priemonėms, esančioms už xloji.com ribų, pasiekti xloji.com informaciją. Šios priemonės gali prisijungti per OpenRAG ir gauti atsakymus, kurie yra suprantami patys savaime, be konteksto, iš xloji.com turinio. Todėl informacija, pateikiama per OpenRAG, yra sukurta taip, kad būtų prasminga be papildomo konteksto.
Kokie yra OpenRAG apribojimai?
OpenRAG pateikiami atsakymai ribojami turinio, kurį jam pateikia; OpenRAG negali pateikti tikslaus atsakymo apie informaciją, kurios nėra sistemoje arba kuri nebuvo įtraukta. OpenRAG siekia apriboti save turimu turiniu, o ne kurti neegzistuojančią informaciją. Todėl reikia nepamiršti, kad atsakymas, gautas iš OpenRAG, yra ribotas xloji.com turinio, kurį jis turi tą pačią dieną.
Ar OpenRAG yra pokalbių robotas?
OpenRAG nėra klasikinė, atskira pokalbių robotė; tai yra xloji.com funkcijų „Klauskite“ ir išorinių įrankių prieigos prie informacijos pagrindas, veikiantis kaip RAG ir vartai. Pagrindinė OpenRAG funkcija – rasti turinį, atitinkantį klausimą, ir sugeneruoti atsakymą remiantis tuo turiniu. Tokiu būdu OpenRAG veikia ne kaip sąsaja, tiesiogiai bendraujanti su vartotoju, o kaip atsakymų pagrindinis sluoksnis.
Koks yra OpenRAG tikslas xloji.com?
OpenRAG tikslas – užtikrinti, kad tiek galutiniam vartotojui, tiek išoriniams dirbtinio intelekto įrankiams būtų patikima ir kontroliuojama prieiga prie xloji.com informacijos per vieną infrastruktūrą. Jo veikimas savo serveryje užtikrina, kad prieiga nebūtų priklausoma nuo trečiųjų šalių sistemų. Dėl vieno vartų struktūros OpenRAG apjungia skirtingus prieigos taškus vienoje centrinei sistemoje.
Išsami informacija apie OpenRAG
OpenRAG yra xloji.com savame serveryje veikianti RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistema, taip pat dirbtinio intelekto užklausų vienas langelis. Pavadinime esantis žodis „Open“ reiškia, kad sistema siūlo atvirą ir prieinamą struktūrą, o žodis „RAG“ nurodo jos veikimo būdą – pirmiausia rasti susijusius duomenis, o tada sukurti atsakymą remiantis tais duomenimis. Klausimas, įrašytas į lauką „Klauskite“ xloji.com, pirmiausia ieškomas atitinkamame turinyje naudojant OpenRAG, o tada atsakymas generuojamas remiantis rastu turiniu. Ta pati infrastruktūra leidžia dirbtinio intelekto įrankiams, esantiems už xloji.com, pasiekti xloji.com informaciją per OpenRAG ir naudoti šią informaciją savo atsakymuose. Ši struktūra leidžia xloji.com teikti paslaugas per vieną centralizuotą infrastruktūrą, o ne kurti atskirus dirbtinio intelekto sprendimus kiekvienam savo produktui.
Pagrindinė RAG metodo logika yra ta, kad dirbtinio intelekto sistema remiasi ne tik anksčiau apmokyta bendrąja žiniomis, bet ir pirmiausia gauna aktualų ir tikslų turinį iš šaltinio, o tada atsakymą formuoja remiantis šiuo turiniu. OpenRAG apjungia šiuos du žingsnius – paiešką (retrieval) ir generavimą (generation) – ir juos vykdo savo serveryje. Šis metodas skirtas sumažinti dirbtinio intelekto modelių tendenciją generuoti neegzistuojančią informaciją, nes atsakymas yra gautas ne iš modelio atminties, o iš tikrai rastos informacijos. Taip OpenRAG pateikiami atsakymai remiasi ne atsitiktine ar pasenusia informacija, o pačiu xloji.com turiniu. Taigi, atsakymo šaltinį, kurį sugeneruoja OpenRAG, galima atsekti kaip xloji.com duomenis. Tai, kad serveris priklauso xloji.com, reiškia, kad ieškomi ir apdorojami duomenys yra kontroliuojami pačios xloji.com, nepriklausomai nuo trečiosios šalies debesų paslaugos.
OpenRAG „vieno langelio dirbtinio intelekto vartai“ reiškia, kad skirtingi dirbtinio intelekto užklausimai ir integracijos nukreipiami per vieną centralizuotą įėjimo tašką, o ne per atskiras sistemas. Taip tiek xloji.com funkcija „Klauskite“, tiek išorinės priemonės, prijungtos per OpenRAG, naudoja tą pačią infrastruktūrą ir tą pačią pagrindinę logiką. Kaip centralizuoti vartai, OpenRAG užtikrina, kad visas dirbtinio intelekto srautas eitų per vieną tašką, o tai padidina atsakymų nuoseklumą ir duomenų kontrolę, nes sistema veikia pačiame serveryje. Šis vieno taško metodas taip pat leidžia atlikti priežiūrą ir atnaujinimus vienoje vietoje, o ne išsklaidytose sistemose. Šiuo aspektu OpenRAG yra ne tik klausimų ir atsakymų įrankis, bet ir infrastruktūros sluoksnis, apjungiantis visus xloji.com dirbtinio intelekto prieigos taškus.
OpenRAG tiesiogiai arba netiesiogiai naudoja trys skirtingos vartotojų grupės: galutiniai vartotojai, lankantys xloji.com ir rašantys į lauką „Klauskite“, sistemos, apklausiančios xloji.com RAG infrastruktūrą, ir išorinės dirbtinio intelekto priemonės, pasiekiamos xloji.com informacijos per OpenRAG. Visos trys vartotojų grupės gauna atsakymus iš tos pačios OpenRAG infrastruktūros, maitinamos iš to paties turinio šaltinio; todėl, nepaisant to, iš kur klausiama apie xloji.com, pasiekiama nuoseklus informacijos šaltinis. OpenRAG pateikiami atsakymai ribojami jam pateikto turinio; tai reiškia, kad iš OpenRAG negalima tikėtis tikslaus atsakymo apie informaciją, kurios nėra sistemoje arba kuri nebuvo įtraukta į jos serverį. Šis apribojimas taip pat yra pagrindas OpenRAG patikimumui: sistema siekia kurti atsakymus, remiantis turimu turiniu, o ne išgalvoti neegzistuojančią informaciją.