🧠 OpenRAG
OpenRAG ni jukwaa la RAG ambalo husafisha na kupanga maudhui ya biashara, huyaweka kwenye seva yetu wenyewe, na kuyafanya yawezavyo kuchunguzwa kwa lugha ya asili na mifumo ya AI ya nje kupitia mlango mmoja ulioruhusiwa.
Vilele havichapishwi; UFIKIAJI unafunguliwa.
Hii ni utangulizi wa bidhaa, sio orodha ya ahadi. Hapa chini, sehemu ambazo zinafanya kazi leo na zile ambazo bado ziko kwenye ramani ya mbele zimeashiriwa kando. Hakuna tarehe zinazoahidiwa kwa vitu vya ramani ya mbele; vinapokamilika, vinahamia kwenye sehemu ya "inayofanya kazi leo".
Kanuni msingi
Ubuni wote wa OpenRAG umesimama juu ya sentensi moja: vilele havichapishwi, ufikiaji unafunguliwa. Kile kinachotolewa nje sio nakala ya maudhui, bali haki ya kuuliza maswali kuhusu hayo.
Vilele ni injini, sio bidhaa
Vilele ni maalum kwa mfumo ulioyazalisha; AI nyingine haiwezi kuyatumia kama ilivyo. Pia huongeza maandishi mara nyingi. Ndiyo sababu vilele havipewi kamwe.
Kinachofunguliwa ni ufikiaji wa swali
Suali linakuja; jibu na vifungu vya chanzo vinavyokisimamia hurudishwa. Maudhui kamili hajakopeshwi, kusambazwa au kupakuliwa kamwe.
Ruhusa ni ya biashara
Biashara inaamua maudhui yapi yanayoweza kuchunguzwa nje; ushiriki ni wa hiari. Safu ya ruhusa na idhini iko kwenye ramani ya mbele.
Jinsi inavyofanya kazi — usanifu wa lengo
Viungo vya kusafisha, kupanga, kuweka index na utafutaji wa mtiririko huu vinafanya kazi leo. Uingizaji wa mwenyeji na upangaji upya, na mlango mmoja kwenda ulimwengu wa nje, bado uko kwenye ramani ya mbele; kila hatua hapa chini inaeleza ni ipi kati ya hizo.
Vyanzo vinakusanywa
Tovuti za xloji, hati zilizopakiwa na kurasa za wavuti zilizochunguzwa ndio vyanzo vya maudhui. (Plugin ya WordPress na API ya kuingiza umma iko kwenye ramani ya mbele.)
Huisafishwa na kupangwa
Maudhui yaliyochafuka husafishwa, hugawanywa katika sehemu zenye maana na huletwa katika fomu ambayo RAG inaweza kutumia. Hatua hii inafanya kazi leo.
Huwekwa index na kuchunguzwa
Sehemu zinabadilishwa kuwa vilele na zimeandikwa kwenye pgvector; zinapatikana kupitia index ya HNSW na utafutaji mchanganyiko (msamiati + vector). Hatua hii inafanya kazi leo; kuongeza kiungo cha upangaji upya iko kwenye ramani ya mbele.
Hufikiwa kupitia mlango mmoja
Mifumo ya AI ya nje huuliza kwa lugha ya asili kupitia mlango mmoja ulioruhusiwa; majibu na vifungu vya chanzo hurudishwa, sio vilele wenyewe. Mlango huu haupo bado; uko kwenye ramani ya mbele.
Sehemu zinazofanya kazi leoLive
Yafuatayo yanaendeshwa kwenye jukwaa leo na tayari yanatumika na zana za AI kwenye xloji.com.
pgvector + HNSW index
Sehemu za maudhui zimehifadhiwa kama vilele katika hifidata na zimechunguzwa na index ya HNSW juu ya ufanisi wa cosine.
Utafutaji mchanganyiko
Utafutaji wa msamiati na utafutaji wa vector huendeshwa pamoja; orodha zote mbili za matokeo zimeunganishwa katika cheo kimoja. Hii inagundua mechi sahihi za neno na vifungu vinavyofanana.
Uingizaji wa mbalimbali
Kila biashara, tovuti na mwandishi ana RAG yake mwenyewe. Swali huendeshwa dhidi ya index ya mpangaji wake pekee; data haichanganyikiwi kamwe kati ya wapangaji.
Usafishaji wa hati na muundo wa RAG
Hati zilizopakiwa husafishwa, zimegawanywa na kupangwa kwa RAG. Chombo cha Uundaji wa Data kwenye jukwaa ndicho uso wa mtumiaji wa pipeline hii.
Uchunguzaji wa wavuti
Kurasa za tovuti zimechunguzwa, maudhui yake yamechimbwa na kupitishwa kupitia pipeline hiyo hiyo ya kusafisha na kuweka index.
Kulisha RAG ya umma katika zana za AI maalum
Chombo maalum cha AI unachounda kinaweza kulishwa kutoka kwa chanzo cha RAG cha umma; chombo huweka majibu yake katika msingi huo wa maarifa.
Hifadhi ya faili na media
Faili na media huishi katika hifadhi ya vitu — sio katika hifadhi ya vector. Rekodi ya RAG inarejelea faili asili.
Uingizaji na upangaji upya kwenye seva zetu wenyewe
Uingizaji na upangaji upya sasa unaendeshwa kwenye seva zetu wenyewe katika huduma tofauti. Maandishi yanageuzwa kuwa viongozi bila kuondoka kwenye seva, na matokeo ya wagombea hupitia mpangaji upya wa ndani ili kuboresha usahihi.
Uandishi upya wa swali
Suali lisilo wazi au lisilo kamili husafishwa kabla ya utafutaji kuendeshwa. Watumiaji hawahitaji kutoa swali "linalofaa"; mfumo hufanya swali liwe tayari kwa utafutaji.
Maandishi kutoka picha, sauti na video
Utoaji wa maandishi kutoka picha na uandishi wa sauti na video unaendeshwa kwa zana za ndani kwenye seva, na maandishi yanayosababisha yanaingia katika mchakato uleule wa kusafisha na kuweka index. Data haiondoki kwenye seva.
Kilicho kwenye ramani ya mbelePlanned
Yafuatayo hayapo bado. Haya ni vitu vilivyopangwa na vilivyobuniwa; ukurasa huu hauwawakilishi kama tayari vimejengwa.
Mlango mmoja: MCP / lango la API
Lango moja ambalo mifumo ya AI ya nje inaweza kuuliza kwa lugha ya asili. AI ambayo inaunganisha mara moja hufikia biashara zote zinazoshiriki kupitia mlango huo huo.
Safu ya ruhusa na idhini
Biashara zinajiunga kwa hiari yao wenyewe; uthibitishaji, usimamizi wa ufunguo, kupunguza kasi na ulinzi dhidi ya matumizi vibaya vyote viko katika safu hii.
Safu ya uonekano wa AI
Kufanya maudhui yaweze kupatikana na mashine kupitia llms.txt, /.well-known/ na alama za schema.org, pamoja na usajili katika rejista za MCP. Hakuna ugunduzi wa uchawi wa kiotomatiki; uonekano umejengwa kwa njia hii.
Plugin ya WordPress
Plugin ambayo inaruhusu tovuti ya WordPress kutuma maudhui yake kwa OpenRAG na kupata mwisho ambao mifumo ya AI inaweza kuuliza.
Hatupatii tarehe kwa vitu hivi. Wakati kipengee kinakamilika, hupanda kwenye orodha ya "sehemu zinazofanya kazi leo", na ukurasa huu unasasishwa ipasavyo.
🔒 Data haiondoki kwenye seva
Lengo la OpenRAG ni kuendesha kila hatua ya pipeline ya RAG kwenye seva yetu wenyewe na zana za bure za ndani: uingizaji, upangaji upya, uchimbaji wa maandishi kutoka picha na uandishi wa sauti. Hakuna media inayoingia RAG inatumiwa kwa huduma ya nje — hii ni kanuni ya muundo isiyoweza kujadiliwa.
Hali ya uaminifu: baadhi ya hatua hizi zinafanywa na huduma za nje leo. Kuhamisha ndani ndio kipengee cha kwanza kwenye ramani ya mbele.
Jinsi ukuaji unavyopangwa
Utafutaji wa vector unakuwa ghali zaidi wanapokua maudhui. Ubuni wa OpenRAG unazuia gharama hiyo kuanzia mwanzo kwa njia tatu.
Hakuna index kubwa moja
Kila biashara ina index yake ndogo na swali huendeshwa dhidi ya index hiyo tu. Hata kama maudhui yote yanavyokua, eneo ambalo swali moja linachanganua hubakia ndogo; gharama ya utafutaji huongezeka na saizi ya biashara hiyo moja, sio na jumla ya jukwaa.
Saizi ya vector na usahihi vinaweza kubadilishwa
Kutumia vipimo vya vector vifupi na umbizo la nambari dhabiti zaidi, maudhui yale yale yanachukua nafasi ndogo sana. Uchaguzi huu umejengwa katika muundo kuanzia mwanzo ili hakuna uhamisho wa gharama kubwa unaohitajika baadaye.
Tier baridi
Index ya biashara ambayo haijachunguzwa kwa muda mrefu huhamishwa hadi hifadhi ya kudumu ya bei nafuu na inarudishwa wakati swali linapowasili kwa ajili yake. Kwa hivyo maudhui yaliyotumika tu hubakia katika kumbukumbu ya haraka. Tier hii iko kwenye ramani ya mbele.
Maswali Yanayoulizwa Mara Kwa Mara
OpenRAG ni nini hasa?
Ni jukwaa la RAG ambalo husafisha na kupanga maudhui ya biashara, huyaweka kwenye seva yetu wenyewe, na kuyafanya yawezavyo kuchunguzwa kwa lugha ya asili na mifumo ya AI ya nje kupitia mlango mmoja ulioruhusiwa. Sio zana ya mazungumzo; ndiyo safu ya maarifa inayoendeshwa chini ya zana hizo.
Unawapa vilele vyangu au maudhui yangu kwa mtu mwingine?
Hapana. Kanuni msingi ni: vilele havichapishwi, ufikiaji unafunguliwa. Kinachotoka nje sio nakala ya maudhui bali haki ya kuuliza maswali; vifungu vya kusaidia tu vinarejea na jibu. Zaidi ya hayo, biashara inaamua maudhui yapi yanayoweza kuchunguzwa nje.
Ni nini kinachoweza kutumika leo?
Hifidata ya vekta na faharasa, utafutaji mchanganyiko, uwekaji kinga kwa wateja wengi, kusafisha hati na muundo wa RAG, uchunguzi wa wavuti, mlisho wa umma wa RAG katika zana za AI maalum, na uhifadhi wa faili/media vyote vinafanya kazi leo. Uingizaji wa embedding mwenyewe, upangaji upya, uandishi upya wa swali, mlango wa nje, safu ya ruhusa, safu ya kuonekana na programu jalizi ya WordPress havijatokea bado.
Je, data yangu huondoka kwenye seva?
Lengo ni kwamba kila hatua ya pipeline ya RAG iendeshe kwa zana za ndani kwenye seva, bila media yoyote ya kuingia RAG ambayo hutumwa kwa huduma ya nje. Hali ya kweli: baadhi ya hatua hizi bado zinashughulikiwa na huduma za nje leo, na kuhamisha zao ndani ya nyumba ndio kipaumbele cha kwanza kwenye ramani ya barabara.
Vipengele vya ramani ya barabara vitakuwa tayari lini?
Hatutoi tarehe. Hilo ndilo lengo haswa la ukurasa huu: kuonyesha tofauti kile kinachofanya kazi leo na kile kinachopangwa. Mara tu kipengele kitakamilika, kitaingia kwenye orodha ya "sehemu zinazofanya kazi leo".
Je, maudhui yangu yanatumika au yanauzwa kwa mafunzo ya AI?
Hapana. Hakuna matumizi kama hayo leo. Wazo la korpusu ya maandishi iliyo na ruhusa ndio kipengele cha mbali zaidi, chenye uzito mkubwa kisheria kwenye ramani ya barabara; hata kama kitatokea, hakuta maudhui yoyote yanayotumika kwa hiyo bila idhini ya wazi ya biashara.
Rudi nyuma kwenye mlango wa AI kwa zana zingine za AI.
Maswali Yanayoulizwa Mara Kwa Mara
OpenRAG ni nini?
OpenRAG ni mfumo wa RAG (Retrieval-Augmented Generation) unaoendeshwa kwenye seva ya xloji.com na lango la AI la hatua moja. Inapopokea swali, hupata kwanza maudhui husika, kisha huunda jibu kulingana na maudhui hayo. Pia hutumika kama lango kuu linalowezesha zana za AI zilizo nje ya xloji.com kupata taarifa za xloji.com kutoka kwa hatua moja.
RAG inamaanisha nini na OpenRAG inaitumiaje?
RAG inasimama kwa 'Retrieval-Augmented Generation', ambayo inamaanisha uzalishaji ulioboreshwa na upatikanaji; akili bandia inatafuta taarifa kutoka kwa vyanzo husika kabla ya kutoa jibu, kisha huunda jibu kulingana na taarifa hiyo. OpenRAG hufanya hatua hizi mbili, hatua za utaftaji na uzalishaji, kwa kuzifanya pamoja kwenye seva yake mwenyewe. Kwa hivyo, majibu yanayotolewa na OpenRAG hayajachaguliwa bila mpangilio, bali yanategemea maudhui halisi ya xloji.com.
'Lango la AI la hatua moja' linamaanisha nini?
Lango la AI la hatua moja linamaanisha kwamba ombi tofauti za AI na ushirikiano hupitishwa kupitia hatua moja ya kati badala ya mifumo tofauti. OpenRAG inachukua jukumu hili: kipengele cha 'Uliza Swali' cha xloji.com yenyewe na zana za AI zilizounganishwa kutoka nje, zote hupata huduma kupitia miundombinu hiyo hiyo ya OpenRAG. Muundo huu mkuu huruhusu usimamizi wa trafiki inayohusiana na AI kutoka hatua moja.
Kuna tofauti gani kwa kuwa OpenRAG inaendeshwa kwenye seva yake mwenyewe?
OpenRAG inaendeshwa kwenye seva ya xloji.com yenyewe bila kutegemea huduma ya wingu ya mtu wa tatu. Hii inamaanisha kuwa data inayotafutwa na kusindika inabaki chini ya udhibiti wa xloji.com. Kama muundo unaoendeshwa kwenye seva yake mwenyewe, OpenRAG hufanya utaftaji na utengenezaji wa majibu ndani ya miundombinu yake bila kuhamisha data kwenda mifumo ya nje.
Nani hutumia OpenRAG?
OpenRAG hutumiwa na vikundi vitatu tofauti: watumiaji wa mwisho wanaotembelea xloji.com na kuandika swali katika kisanduku cha 'Uliza Swali', mifumo inayouliza miundombinu ya RAG ya xloji.com, na zana za akili bandia za nje zinazofikia taarifa za xloji.com kupitia OpenRAG. Kwa mtumiaji wa mwisho, OpenRAG hurudisha jibu linalotegemea maudhui ya xloji.com kwa swali lake. Kwa zana za nje, OpenRAG ni lango lisilo na muktadha la kupata taarifa kutoka xloji.com.
Kisanduku cha 'Uliza Swali' kwenye xloji.com kinafanya kazi vipi na OpenRAG?
Swali lililoandikwa katika kisanduku cha 'Uliza Swali' kwenye xloji.com hushughulikiwa na OpenRAG. OpenRAG kwanza hutafuta maudhui yanayohusiana na swali ndani ya data ya xloji.com, kisha huunda jibu kulingana na maudhui hayo yaliyopatikana. Hivyo, jibu linalotolewa kwa mtumiaji linasaidiwa na maudhui halisi ya xloji.com.
Zana za akili bandia za nje zinapata taarifa kupitia OpenRAG vipi?
OpenRAG hutumika kama lango pekee la kupitisha kwa zana za akili bandia zilizo nje ya xloji.com ili zipate taarifa za xloji.com. Zana hizi zinaweza kuunganishwa kupitia OpenRAG na kupata majibu yanayoeleweka kwa yenyewe kutoka kwa maudhui ya xloji.com. Kwa hivyo, taarifa zinazotolewa kupitia OpenRAG zimeundwa ili kuwa na maana zenyewe bila kuhitaji muktadha mwingine.
Vipimo vya OpenRAG ni vipi?
Majibu yanayotolewa na OpenRAG yamepangwa na maudhui yaliyopewa; OpenRAG hawezi kutoa jibu sahihi kuhusu taarifa ambazo hazipo kwenye mfumo au hazijaongezwa. OpenRAG inalenga kukaa ndani ya maudhui yake badala ya kubuni taarifa zisizo poa. Kwa hivyo, inapaswa kukumbukwa kuwa jibu linalopatikana kutoka OpenRAG limepangwa na maudhui ambayo xloji.com inamiliki kwa wakati huo.
Je, OpenRAG ni roboti ya mazungumzo?
OpenRAG sio roboti ya mazungumzo huru kwa maana ya kawaida; ni miundombinu ya RAG na lango inayoendesha kipengele cha 'Uliza Swali' cha xloji.com na ufikiaji wa habari wa zana za nje. Kazi kuu ya OpenRAG ni kupata maudhui yanayolingana na swali na kutoa jibu kutoka kwa maudhui hayo. Kwa hivyo, OpenRAG hufanya kazi kama safu ya miundombinu nyuma ya majibu, badala ya kiolesura kinachozungumza moja kwa moja na mtumiaji.
Kusudi la OpenRAG kwa xloji.com ni nini?
Kusudi la OpenRAG ni kuhakikisha kwamba watumiaji wa mwisho na zana za akili bandia za nje zinaweza kupata habari zinazomilikiwa na xloji.com kupitia miundombinu ya kuaminika na inayodhibitiwa na wao wenyewe. Uendeshaji wake kwenye seva yake mwenyewe huruhusu ufikiaji huu utokee bila kutegemea mifumo ya watu wengine. Kwa sababu ya muundo wake wa lango moja, OpenRAG huunganisha pointi tofauti za ufikiaji katika mfumo mmoja mkuu.
Taarifa za kina kuhusu OpenRAG
OpenRAG, xloji.com's serveri mwenyewe inayoendesha mfumo wa RAG (Retrieval-Augmented Generation) na pia lango la AI ambalo hupitisha ombi lolote linalohusiana na akili bandia kutoka kwa hatua moja. Neno 'Open' katika jina lake linaashiria kwamba mfumo hutoa muundo wazi na unaopatikana, wakati neno 'RAG' linaashiria njia yake ya kufanya kazi, ambayo ni kutafuta data husika kwanza kabla ya kuzalisha jibu na kisha kuzalisha jibu kulingana na data hiyo. Swali lililoandikwa kwenye kisanduku cha 'Uliza Swali' kwenye xloji.com kwanza hutafutwa na OpenRAG ndani ya yaliyomo husika, kisha jibu huzalishwa kulingana na yaliyomo yaliyopatikana. Miundombinu hiyo hiyo pia inaruhusu zana zingine za akili bandia nje ya xloji.com kupata taarifa za xloji.com kupitia OpenRAG na kutumia taarifa hizo katika majibu yao wenyewe. Muundo huu huruhusu xloji.com kutoa huduma kupitia miundombinu moja kuu badala ya kusanidi suluhisho tofauti za akili bandia kwa bidhaa zake tofauti.
Mantiki kuu ya mbinu ya RAG ni kwamba mfumo wa akili bandia haukosi kuamini tu ujuzi wa jumla uliopitiwa awali, bali hupata yaliyomo mapya na sahihi yanayohusiana na swali kutoka kwa chanzo kwanza, kisha huwasilisha jibu kulingana na yaliyomo hayo. OpenRAG hufanya hatua hizi mbili, yaani, hatua ya kupata (retrieval) na hatua ya kuzalisha (generation), kwa kuzifanya pamoja kwenye seva yake mwenyewe. Njia hii inalenga kupunguza tabia ya mitindo ya akili bandia ya kuzalisha habari zisizo wepo; kwa sababu jibu hutokana na yaliyomo yaliyopatikana kweli, sio kutoka kwa kumbukumbu ya mfumo mwenyewe. Kwa hivyo, majibu yanayotolewa na OpenRAG hayategemei habari zisizo sahihi au za zamani, bali yanategemea yaliyomo ya xloji.com. Kwa hivyo, chanzo cha jibu linalozalishwa na OpenRAG kinaweza kufuatiliwa kama data ya xloji.com. Ukweli kwamba seva inamilikishwa na xloji.com inamaanisha kuwa data inayotafutwa na kusindika inashikiliwa chini ya udhibiti wa xloji.com bila kutegemea huduma ya wingu ya mtu wa tatu.
Upande wa 'lango la AI la hatua moja' wa OpenRAG, inamaanisha kwamba ombi na ushirikiano tofauti wa akili bandia hupitishwa kupitia hatua moja kuu badala ya mifumo tofauti. Hii inamaanisha kwamba huduma ya 'Uliza Swali' ya xloji.com yenyewe na zana za nje zilizounganishwa kupitia OpenRAG hutumia miundombinu hiyo hiyo na mantiki ya msingi. Kama muundo wa lango kuu, OpenRAG inahakikisha kuwa trafiki yote inayohusiana na akili bandia hupita kupitia hatua moja; hii huongeza msimamo wa majibu na udhibiti wa data kama mfumo unaoendeshwa kwenye seva yake mwenyewe. Njia hii ya hatua moja pia inaruhusu matengenezo na sasisho kufanywa katika mahali moja badala ya mifumo iliyosambazwa. Kwa upande huu, OpenRAG sio tu zana ya swali na jibu, bali ni safu ya miundombinu ambayo huunganisha pointi zote za ufikiaji wa akili bandia za xloji.com.
OpenRAG hutumiwa moja kwa moja au kwa njia isiyo ya moja kwa moja na vikundi vitatu tofauti vya watumiaji: watumiaji wa mwisho wanaotembelea xloji.com na kuandika swali kwenye kisanduku cha 'Uliza Swali', mifumo inayouliza miundombinu ya RAG ya xloji.com, na zana za akili bandia za nje zinazopata taarifa za xloji.com kupitia OpenRAG. Vikundi hivi vitatu vya watumiaji hupokea majibu kutoka kwa miundombinu hiyo hiyo ya OpenRAG, yaliyotokana na hifadhi hiyo hiyo ya yaliyomo; kwa hivyo, bila kujali swali linapoulizwa kutoka wapi, chanzo thabiti cha habari hupatikana. Majibu yanayotolewa na OpenRAG yamezuiliwa na yaliyomo yaliyopewa; yaani, haipaswi kutaraji jibu la hakika kutoka kwa OpenRAG kuhusu habari ambayo haipo kwenye mfumo au haijaongezwa kwenye seva yake. Kikomo hiki pia ndicho msingi wa uaminifu wa OpenRAG: badala ya kubuni habari zisizo wepo, inalenga kuzalisha majibu yaliyozuiliwa na yaliyotokana na yaliyomo iliyo nayo.