🧠 OpenRAG
OpenRAG je platforma RAG, ki očisti in strukturira vsebino podjetja, jo indeksira na našem strežniku in omogoči poizvedovanje z naravnim jezikom s strani zunanjih sistemov umetne inteligence prek enih dovoljenih vrat.
Vektorji se ne objavljajo; DOSTOP je omogočen.
To je predstavitev izdelka, ne seznam obljub. Spodaj sta ločeno označena dela, ki delujejo danes, in dela, ki so še na načrtu. Za elemente na načrtu ne obljubljamo datumov; ko so dokončani, se premaknejo v razdelek "deluje danes".
Osnovno načelo
Celotna zasnova OpenRAG temelji na enem stavku: vektorji se ne objavljajo, dostop je omogočen. Kaj se da na zunanjost, ni kopija vsebine, ampak pravica, da ji zastavljamo vprašanja.
Vektor je motor, ne pa izdelek
Vektor je specifičen za model, ki ga je ustvaril; drugačna umetna inteligenca ga ne more uporabiti takšnega, kot je. Prav tako večkrat poveča besedilo. Zato se vektorji nikoli ne izročajo.
Omogočen je dostop do poizvedb
Vprašanje prispe; odgovor in izvorni odstavki, na katerih temelji, se vrnejo. Polna vsebina se nikoli ne kopira, distribuira ali prenese.
Dovoljenje pripada podjetju
Podjetje se odloči, katera vsebina postane zunanja možnost poizvedovanja; udeležba je prostovoljna. Plast za dovoljenja in soglasje je na načrtu.
Kako deluje — ciljna arhitektura
Povezave za čiščenje, strukturiranje, indeksiranje in iskanje tega poteka delujejo danes. Samostojno gostovanje vdelav z ponovnim uvrščanjem in enovratna povezava z zunanjim svetom sta še na načrtu; vsak korak spodaj navaja, kateri je kateri.
Zbirajo se viri
Spletna mesta xloji, naložene datoteke in pregledane spletne strani so viri vsebine. (V načrtu sta vtičnik za WordPress in javni API za vnos.)
Očiščena in strukturirana je
Neurejena vsebina se očisti, razdeli na smiselne dele in se prevede v obliko, ki jo lahko uporabi RAG. Ta korak deluje danes.
Indeksirana in preiskana je
Deli se pretvorijo v vektorje in se zapišejo v pgvector; najdejo se prek indeksa HNSW in hibridnega iskanja (ključna beseda + vektor). Ta korak deluje danes; dodajanje povezave za ponovno uvrščanje je na načrtu.
Dostopna je prek enih vrat
Zunanji sistemi umetne inteligence vprašajo v naravnem jeziku prek enih dovoljenih vrat; odgovori in izvorni odstavki se vrnejo, ne pa vektorji sami. Ta vrata še ne obstajajo; so na načrtu.
Deli, ki delujejo danesV živo
Naslednji že delujejo na platformi in jih že uporabljajo orodja umetne inteligence na xloji.com.
pgvector + indeks HNSW
Deli vsebine so shranjeni kot vektorji v bazi podatkov in preiskovani z indeksom HNSW glede na podobnost kosinusov.
Hibridno iskanje
Iskanje po ključnih besedah in iskanje po vektorjih poteka skupaj; dva seznama rezultatov se združita v eno uvrstitev. To najde tako natčne ujeme izrazov kot semantično podobne odstavke.
Izolacija več najemnikov
Vsako podjetje, spletno mesto in avtor ima svoj RAG. Poizvedba se izvaja samo proti indeksu lastnega najemnika; podatki se nikoli ne mešajo med najemniki.
Čiščenje dokumentov in strukturiranje RAG
Naloženi dokumenti se očistijo, razdelijo na dele in strukturirajo za RAG. Orodje za strukturiranje podatkov na platformi je uporabniški vmesnik te vodovodne cevi.
Spletno iskanje
Spletne strani spletnega mesta se pregledajo, njihova vsebina se izvleče in prenese skozi isto vodovodno cev za čiščenje in indeksiranje.
Javni vir RAG v orodjih po meri umetne inteligence
Orodje umetne inteligence po meri, ki ga ustvarite, lahko hranite iz javnega vira RAG; orodje utemelji svoje odgovore v tej bazi znanja.
Shramba datotek in medijev
Datoteke in mediji so shranjeni v objektni shrambi — ne v vektorski shrambi. RAG zapis kaže nazaj na prvotno datoteko.
Vgrajevanje in ponovno uvrščanje na naših strežnikih
Vgrajevanje in ponovno uvrščanje zdaj poteka na naših strežnikih v ločeni storitvi. Besedilo se pretvori v vektorje, ne da bi zapustilo strežnik, kandidatni rezultati pa gredo skozi lokalni ponovni uvrščevalnik za izboljšanje natančnosti.
Preoblikovanje poizvedbe
Nejasno ali nepopolno vprašanje se uredi pred izvedbo iskanja. Uporniki se ne morajo izraziti z "pravim" vprašanjem; sistem naredi poizvedbo pripravljeno za iskanje.
Besedilo iz slik, zvoka in videa
Izkupček besedila iz slik in prepis zvoka in videa poteka z lokalnimi orodji na strežniku, dobljeno besedilo pa vstopi v enak postopek čiščenja in indeksiranja. Podatki ne zapustijo strežnika.
Kaj je na načrtuNačrtovano
Naslednje še ne obstajajo. To so načrtovani in zasnovani elementi; ta stran jih ne predstavlja, kot da bi bili že zgrajeni.
Ena vrata: MCP / API prehod
Eno samo prehod, prek katerega lahko zunanji sistemi umetne inteligence vprašajo v naravnem jeziku. Umetna inteligenca, ki se enkrat poveže, doseže vsako sodelujoče podjetje prek istih vrat.
Plast za dovoljenja in soglasje
Podjetja se pridružijo po lastni izbiri; preverjanje pristnosti, upravljanje ključev, omejevanje hitrosti in zaščita pred zlorabo so v tej plasti.
Plast za vidnost umetne inteligence
Omogočanje strojem odkrivljive vsebine prek llms.txt, /.well-known/ in označb schema.org, ter registracija v registrih MCP. Ni čarobnega samodejnega odkrivanja; vidnost je zgrajena na ta način.
Vtičnik za WordPress
Vtičnik, ki omogoča spletnemu mestu WordPress, da pošlje svojo vsebino v OpenRAG in dobi končno točko, ki jo lahko vprašajo sistemi umetne inteligence.
Za te elemente ne določamo datumov. Ko je element končan, se premakne v seznam "deli, ki delujejo danes", in ta stran se ustrezno posodobi.
🔒 Podatki ne zapustijo strežnika
Cilj OpenRAG je izvajati vsak korak vodovodne cevi RAG na našem strežniku z lokalnimi, brezplačnimi orodji: vdelava, ponovno uvrščanje, izvleček besedila iz slik in prepis zvoka. Noben medij, ki vstopa v RAG, se ne pošlje zunanji storitvi — to je nedogovorljivo načelo oblikovanja.
Iskrena ugotovitev: nekatere od teh korakov danes še vedno izvajajo zunanje storitve. Premik teh v lastništvo je prvi element na načrtu.
Kako je načrtovana rast
Iskanje vektorjev postane dražje, ko raste vsebina. Zasnova OpenRAG omejuje te stroške že na začetku na tri načine.
Ni enega samega velikega indeksa
Vsako podjetje ima svoj majhen indeks in poizvedba se izvaja samo proti temu indeksu. Tudi ko se skupna vsebina poveča, območje, ki ga poizvedba skenira, ostane majhno; stroški iskanja se skalirajo z velikostjo tega podjetja, ne s skupno velikostjo platforme.
Velikost in natančnost vektorjev sta nastavljivi
Z uporabo krajših dimenzij vektorjev in bolj kompaktnih številskih formatov zavzame enaka vsebina občutno manj prostora. Te izbire so vgrajene v zasnovo že na začetku, tako da pozneje ni treba izvajati dragih migracij.
Hladni sloj
Indeks podjetja, ki že dolgo ni bil poizvedovan, se premakne v poceni trajno shrambo in se vrne, ko prispe poizvedba zanj. Na ta način v hitrem pomnilniku ostane samo trenutno aktivna vsebina. Ta sloj je na načrtu.
Pogosto zastavljena vprašanja
Kaj natančno je OpenRAG?
To je platforma RAG, ki očisti in strukturira vsebino podjetja, jo indeksira na našem strežniku in omogoči poizvedovanje z naravnim jezikom s strani zunanjih sistemov umetne inteligence prek enih dovoljenih vrat. Ni orodje za klepet; je plast znanja, ki deluje pod takimi orodji.
Ali komu drugemu izročate moje vektorje ali mojo vsebino?
Ne. Osnovno načelo je: vektorji se ne objavljajo, dostop je omogočen. Kaj gre na zunanjost, ni kopija vsebine, ampak pravica, da ji zastavljamo vprašanja; vrnejo se samo podporni odstavki. Poleg tega se podjetje odloči, katera vsebina postane zunanja možnost poizvedovanja.
Kaj je dejansko možno uporabiti danes?
Vektorová databáza a index, hybridné vyhľadávanie, viacnájomnícka izolácia, čistenie dokumentov a štruktúrovanie RAG, webové prehľadávanie, verejný RAG feed v vlastných nástrojoch AI a úložisko súborov/médií fungujú už dnes. Samohostované vkladanie, prehodnocovanie, prepisovanie dotazov, vonkajšie dvere, vrstva povolení, vrstva viditeľnosti a WordPress plugin zatiaľ neexistujú.
Opúšťajú moje dáta server?
Cieľom je, aby každý krok RAG pipeline fungoval s lokálnymi nástrojmi na serveri, bez toho aby sa akékoľvek médiá v RAG posielali do externých služieb. Úprimný stav: niektoré z týchto krokov sú dnes stále spracovávané externými službami a presun ich dovnútra je prvou položkou na mape ciest.
Kedy budú funkcie na mape ciest pripravené?
Nesľubujeme dátumy. Práve to je účel tejto stránky: ukázať oddelene, čo funguje dnes a čo je plánované. Keď je položka dokončená, presunie sa do zoznamu "časti, ktoré fungujú dnes".
Používa sa alebo predáva môj obsah na tréning AI?
Nie. Takéto použitie dnes neexistuje. Myšlienka povoleného textového korpusu je najvzdialenejšia, právne najťažšia položka na mape ciest; aj keby sa to stalo, žiadny obsah by sa na to nepoužil bez výslovného súhlasu podniku.
Vráťte sa späť na AI portál pre ostatné AI nástroje.
Pogosto zastavljena vprašanja
Kaj je OpenRAG?
OpenRAG je sistem RAG (Retrieval-Augmented Generation), ki deluje na lastnem strežniku xloji.com in je enotna vrata do umetne inteligence. Ko prejme vprašanje, najprej poišče ustrezno vsebino, nato pa na podlagi te vsebine ustvari odgovor. Hkrati deluje kot osrednja točka dostopa do informacij xloji.com za orodja umetne inteligence zunaj xloji.com.
Kaj pomeni RAG in kako to izvaja OpenRAG?
RAG pomeni 'Retrieval-Augmented Generation', torej ustvarjanje, obogateno z iskanjem; umetna inteligenca poišče informacije iz ustreznih virov, preden ustvari odgovor, nato pa ustvari odgovor na podlagi teh informacij. OpenRAG združi ti dve koraka, koraka iskanja in ustvarjanja, in ju izvaja na lastnem strežniku. Tako odgovori, ki jih da OpenRAG, niso naključni, ampak temeljijo na dejanskih vsebinaх xloji.com.
Kaj pomeni 'enotna vrata do umetne inteligence'?
Enotna vrata do umetne inteligence pomenijo, da različne zahteve in integracije umetne inteligence potekajo skozi eno osrednjo vstopno točko namesto skozi posamezne sisteme. OpenRAG prevzame to vlogo: tako funkcija 'Postavi vprašanje' na xloji.com kot orodja umetne inteligence, ki se povezujejo od zunaj, uporabljajo isto infrastrukturo OpenRAG. Ta osrednja struktura omogoča upravljanje prometa, povezanega z umetno inteligenco, iz ene točke.
Kakšno razliko ima dejstvo, da OpenRAG deluje na lastnem strežniku?
OpenRAG deluje na lastnem strežniku xloji.com, ne da bi bil odvisen od zunanjega storitve oblaka. To pomeni, da so iskani in obdelani podatki pod nadzorom xloji.com. Kot struktura, ki deluje na lastnem strežniku, OpenRAG izvaja iskanje in ustvarjanje odgovorov znotraj lastne infrastrukture, ne da bi prenašal podatke v zunanje sisteme.
Kdo uporablja OpenRAG?
OpenRAG uporabljajo tri različne skupine: končni uporabniki, ki obiščejo xloji.com in vpišejo v okence 'Postavi vprašanje', sistemi, ki poizvedujejo lastno RAG infrastrukturo xloji.com, in zunanja orodja umeten inteligence, ki dostopajo do informacij xloji.com prek OpenRAG. Za končnega uporabnika OpenRAG vrne odgovor, ki temelji na vsebini xloji.com. Za zunanja orodja je OpenRAG vrata brez konteksta za pridobivanje informacij iz xloji.com.
Kako okence 'Postavi vprašanje' na xloji.com deluje z OpenRAG?
Vprašanje, vpisano v okence 'Postavi vprašanje' na xloji.com, obdela OpenRAG. OpenRAG najprej poišče vsebino, ki je povezana z vprašanjem, v lastnih podatkih xloji.com, nato pa na podlagi te vsebine ustvari odgovor. Tako je odgovor, ki ga prejme uporabnik, podprt z dejansko vsebino xloji.com.
Kako zunanja orodja umeten inteligence pridobijo informacije prek OpenRAG?
OpenRAG služi kot edina vrata za dostop do informacij xloji.com za orodja umeten inteligence zunaj xloji.com. Ta orodja se lahko povežejo prek OpenRAG in pridobijo samostojne, razumljive odgovore iz vsebine xloji.com. Zato so informacije, ki jih zagotavlja OpenRAG, zasnovane tako, da so smiselne same po sebi, brez potrebe po dodatnem kontekstu.
Kakšne so omejitve OpenRAG?
Odgovori OpenRAG so omejeni z vsebino, ki mu je na voljo; OpenRAG ne more ustvariti dokončnega odgovora o informacijah, ki jih v sistemu ni ali niso bile dodane. OpenRAG je zasnovan tako, da ostane omejen na vsebino, ki jo ima na voljo, namesto da bi izmišljal neobstoječe informacije. Zato je treba upoštevati, da je odgovor, ki ga dobite od OpenRAG, omejen na vsebino, ki jo ima xloji.com v tem trenutku.
Je OpenRAG klepetalni bot?
OpenRAG ni klasičen samostojen klepetalni bot; je RAG in prehodna infrastruktura, ki poganja funkcijo 'Postavi vprašanje' na xloji.com in dostop do informacij zunanjih orodij. Osrednja naloga OpenRAG je iskanje vsebine, ki ustreza vprašanju, in ustvarjanje odgovora na podlagi te vsebine. V takšni obliki OpenRAG deluje bolj kot infrastruktura za odgovori kot pa vmesnik, ki neposredno klepeta z uporabnikom.
Kakšen je namen OpenRAG za xloji.com?
Namen OpenRAG je omogočiti dostop do informacij xloji.com tako končnim uporabnikom kot zunanjim orodjem umetne inteligence preko zanesljive in nadzorovane infrastrukture. Njegovo delovanje na lastnem strežniku zagotavlja, da ta dostop poteka brez odvisnosti od tretjih sistemov. Zahvaljujoč strukturi enovratnega prehoda OpenRAG združuje različne točke dostopa v enem osrednjem sistemu.
Podrobne informacije o OpenRAG
OpenRAG je sistem RAG (Retrieval-Augmented Generation), ki deluje na lastnem strežniku xloji.com in je hkrati AI prehod, ki usmerja zahteve povezane z umetno inteligenco iz ene točke. Izraz 'Open' v njegovem imenu označuje, da sistem ponuja odprto in dostopno strukturo, izraz 'RAG' pa označuje način delovanja, pri katerem najprej poišče ustrezne podatke in nato ustvari odgovor na podlagi teh podatkov. Vprašanje, ki ga vpišete v polje 'Postavi vprašanje' na xloji.com, najprej poišče ustrezno vsebino v OpenRAG, nato pa se odgovor ustvari na podlagi te vsebine. Issta infrastruktura omogoča tudi dostop do informacij xloji.com preko OpenRAG za zunanje orodja umetne inteligence in uporabo teh informacij v njihovih odgovorih. Ta struktura omogoča xloji.com, da ponuja storitve iz ene centralne infrastrukture namesto, da bi za vsak izdelek vzpostavljal ločene rešitve umetne inteligence.
Osnovna logika pristopa RAG je, da sistem umetne inteligence ne zaupa samo splošnemu znanju, na katerega je bil predhodno usposobljen, ampak najprej pridobi ustrezne in točne vsebine iz vira, ki se nanašajo na vprašanje, in nato odgovori na podlagi te vsebine. OpenRAG združuje te dve koraka, iskanje (retrieval) in ustvarjanje (generation), in ju izvaja na lastnem strežniku. Ta pristop si prizadeva zmanjšati težavo, ki jo imajo modeli umetne inteligence, da včasih ustvarjajo neobstoječe informacije, saj je odgovor izpeljan iz dejansko najdene vsebine in ne iz lastnega spomina modela. Na ta način odgovori, ki jih daje OpenRAG, niso naključni ali zastareli, ampak temeljijo na lastni vsebini xloji.com. Tako je vir odgovora, ki ga ustvari OpenRAG, sledljiv kot lastni podatek xloji.com. Dejstvo, da je strežnik v lasti xloji.com, pomeni, da so iskane in obdelane informacije pod nadzorom xloji.com, ne pa odvisne od zunanje storitve v oblaku.
Stran 'enovratnega AI prehoda' OpenRAG pomeni, da se različne zahteve in integracije umetne inteligence usmerjajo iz ene centralne vstopne točke namesto iz ločenih sistemov. Tako funkcija 'Postavi vprašanje' na xloji.com kot zunanja orodja, ki so povezana preko OpenRAG, uporabljajo isto infrastrukturo in isto osnovno logiko. Kot centralna prehodna struktura OpenRAG zagotavlja, da promet, povezan z umetno inteligenco, poteka skozi eno točko, kar poveča tako doslednost odgovorov kot nadzor nad podatki, saj je sistem v lasti lastnega strežnika. Ta pristop z eno točko omogoča tudi vzdrževanje in posodobitve na enem mestu namesto v razpršenih sistemih. OpenRAG je v tem smislu ne le orodje za vprašanja in odgovore, ampak tudi infrastruktura, ki združuje vse dostopne točke xloji.com, povezane z umetno inteligenco.
OpenRAG uporabljajo tri različne skupine uporabnikov neposredno ali posredno: končni uporabniki, ki obiščejo xloji.com in vpišejo vprašanje v polje 'Postavi vprašanje', sistemi, ki poizvedujejo lastno infrastrukturo RAG xloji.com, in zunanja orodja umetne inteligence, ki dostopajo do informacij xloji.com preko OpenRAG. Vse tri skupine uporabnikov prejmejo odgovore iz iste infrastrukture OpenRAG in istega sklada vsebine, zato, ne glede na to, od kod se vpraša, dobijo dostop do doslednega vira informacij o xloji.com. Odgovori, ki jih daje OpenRAG, so omejeni z vsebino, ki je bila zagotovljena sistemu; to pomeni, da od OpenRAG ne bi smeli pričakovati natančnega odgovora o informacijah, ki jih sistem ne vsebuje ali niso bile dodane na njegov strežnik. Ta omejitev je tudi temelj zanesljivosti OpenRAG: namesto da bi izmišljeval neobstoječe informacije, si prizadeva ustvarjati odgovore, ki so omejeni z vsebino, ki je na voljo, in temeljijo na tej vsebini.