🧠 OpenRAG
OpenRAG як платформаи RAG аст, ки мундариҷати тиҷоратро тоза ва сохторӣ мекунад, онро дар сервери мо индексатсия мекунад ва онро тавассути як дарвозаи иҷозатномашуда бо забони табиӣ ҷустуҷопазир месозад.
Векторҳо нашр намешаванд; ДАСТРАСӢ кушода мешавад.
Ин муқаддимаи маҳсулот аст, на рӯйхати ваъдаҳо. Дар зер, қисмҳое, ки имрӯз кор мекунанд ва қисмҳое, ки ҳанӯз дар роҳмоя ҳастанд, алоҳида нишон дода шудаанд. Барои ашёи роҳмоя санаи муайян дода нашудааст; ҳангоме, ки ба анҷом мерасанд, ба бахши "имрӯз кор мекунад" гузаронида мешаванд.
Принсипи асосӣ
Тарҳи умумии OpenRAG ба як ҷумла такя мекунад: векторҳо нашр намешаванд, дастрасӣ кушода мешавад. Чизе, ки ба беруна дода мешавад, нусхаи мундариҷа нест, балки ҳуқуқи пурсиш кардан аз он аст.
Вектор як двигател аст, маҳсулот нест
Вектор барои модели он, ки онро таҳия кардааст, хос аст; AI-и дигар наметавонад онро чунон истифода барад. Он инчунин чанд баробар матнро меафзояд. Аз ин сабаб, векторҳо ҳеч гоҳ ба дасти касе дода намешаванд.
Чӣ кушода мешавад, дастрасӣ ба пурсиш аст
Як савол ворид мешавад; ҷавоб ва гузаронидаҳои манбаъе, ки он ба он такя мекунад, баргардонида мешаванд. Мундариҷати пурра ҳеч гоҳ нусхабардорӣ, тақсим ё зеркашида намешавад.
Иҷозат ба тиҷорат тааллуқ дорад
Тиҷорат тасмим мегирад, ки кадом мундариҷа барои пурсиши беруна дастрас мешавад; иштирок ихтиёрӣ аст. Лаҳзаи иҷозат ва розӣ дар роҳмоя аст.
Чӣ тавр кор мекунад — меъмории ҳадаф
Пайвандҳои тозакунӣ, сохторӣ, индексатсия ва ҷустуҷӯи ин ҷараён имрӯз кор мекунанд. Ҳосил кардани embedding бо роҳкунонӣ ва дарвозаи ягона ба ҷаҳон, ҳанӯз дар роҳмоя аст; ҳар қадами зер гуфтааст, ки кадомҳояшон кор мекунанд.
Манбаъҳо ҷамъоварӣ мешаванд
Сайтҳои xloji, ҳуҷҷатҳои боргузошташуда ва саҳифаҳои вебӣ манбаъҳои мундариҷа мебошанд. (Плагини WordPress ва API-и ҷамъоварии ҷамъиятӣ дар роҳмоя ҳастанд.)
Он тоза ва сохторӣ карда мешавад
Мундариҷати бетартиб тоза карда мешавад, ба қисмҳои маънодор тақсим карда мешавад ва ба шакле ворид мешавад, ки RAG метавонад истифода барад. Ин қадам имрӯз кор мекунад.
Он индексатсия ва ҷустуҷӯ карда мешавад
Қисмҳо ба векторҳо табдил дода мешаванд ва ба pgvector навишта мешаванд; онҳо тавассути индекси HNSW ва ҷустуҷӯи гибридӣ (калимаи калидӣ + вектор) пайдо мешаванд. Ин қадам имрӯз кор мекунад; илова кардани пайванди роҳкунонӣ дар роҳмоя аст.
Ба он тавассути як дарвозаи ягона расидан мумкин аст
Системаҳои AI-и беруна бо забони табиӣ тавассути як дарвозаи иҷозатномашуда савол мекунанд; ҷавобҳо ва гузаронидаҳои манбаъ баргардонида мешаванд, на худи векторҳо. Ин дарвоза ҳанӯз вуҷуд надорад; он дар роҳмоя аст.
Қисмҳое, ки имрӯз кор мекунандЗинда
Зерҳо имрӯз дар платформа кор мекунанд ва аллакабон аз ҷониби воситаҳои AI дар xloji.com истифода мешаванд.
pgvector + индекси HNSW
Қисмҳои мундариҷа ба шакли векторҳо дар пойгоҳи додаҳо нигоҳ дошта мешаванд ва бо истифода аз индекси HNSW дар болои монандӣ ҷустуҷӯ карда мешаванд.
Ҷустуҷӯи гибридӣ
Ҷустуҷӯи калимаи калидӣ ва ҷустуҷӯи векторӣ якҷоя кор мекунанд; ду рӯйхати натиҷаҳо ба як ранг омехта мешаванд. Ин пайдо кардани мувофиқати дақиқи терминҳо ва гузаронидаҳои семантикӣ наздикро пайдо мекунад.
Изолятсияи бисёр иҷорадорӣ
Ҳар тиҷорат, сайт ва муаллиф RAG-и худро дорад. Як савол танҳо бар зидди индекси иҷорадори худ кор мекунад; додаҳо ҳеч гоҳ дар байни иҷорадорон омехта намешаванд.
Тозакунии ҳуҷҷат ва сохторӣ кардани RAG
Ҳуҷҷатҳои боргузошташуда тоза карда мешаванд, тақсим карда мешаванд ва барои RAG сохторӣ карда мешаванд. Воситаи Сохторкунии Маълумот дар платформа рӯйхати рӯ ба рӯи ин пайкаст аст.
Хӯрдани веб
Саҳифаҳои як сайт хӯрда мешаванд, мундариҷати онҳо ҷамъоварӣ мешавад ва аз ҳамон пайкасти тозакунӣ ва индексатсия мегузарад.
Фид RAG-и ҷамъиятӣ дар воситаҳои AI-и фармоишӣ
Воситаи AI-и фармоишӣ, ки шумо эҷод мекунед, метавонад аз манбаи RAG-и ҷамъиятӣ кор гирад; восита ҷавобҳои худро дар он донишнома замина мегузорад.
Нигоҳдории файл ва медиа
Файлҳо ва медиа дар нигоҳдории объектӣ зинда мемонанд — дар мағози векторӣ нест. Сабти RAG ба файлаи аслии худ бозгашт мекунад.
Ворид кардан ва тартиббандӣ кардан дар серверҳои мо
Ворид кардан ва тартиббандӣ кардан ҳоло дар серверҳои мо дар хидмати алоҳида иҷро мешавад. Матн ба векторҳо табдил дода мешавад, бидуни тарк кардани сервер, ва натиҷаҳои номзад аз тартиббандкунаки маҳалӣ мегузаронанд, то дараҷаи дақиқӣ беҳтар гардад.
Тағйири пурсиш
Пурсиши ғаму ё нопурра пеш аз иҷрои ҷустуҷӯ таҷдид карда мешавад. Корбарон набояд пурсиши "дуруст"-ро ифода кунанд; система пурсишро барои ҷустуҷӯ омода месозад.
Матни аз тасвирҳо, аудио ва видео
Ҷудо кардани матн аз тасвирҳо ва транскрипсияи аудио ва видео бо воситаҳои маҳалӣ дар сервер иҷро мешавад, ва матни ба даст омада ба ҳамон пайхани тозакунӣ ва индексатсия ворид мешавад. Маълумот серверро тарк намекунад.
Чӣ дар роҳмоя астПланируемый
Зерҳо ҳанӯз вуҷуд надоранд. Онҳо ашёи ба нақша гирифташуда ва тарҳрезишуда мебошанд; ин саҳифа онҳоро чунон, ки аллакабон сохта шудаанд, муаррифӣ намекунад.
Дарвозаи ягона: MCP / API gateway
Дарвозаи ягона, ки системаҳои AI-и беруна метавонанд бо забони табиӣ савол кунанд. AI, ки як маротиба пайваст мешавад, тавассути ҳамон дарвоза ба ҳама тиҷорати иштироккунанда мерасад.
Лаҳзаи иҷозат ва розӣ
Тиҷоратҳо бо ихтиёри худ пайваст мешаванд; аутентификация, идоракунии калидҳо, маҳдуд кардани суръат ва муҳофизат аз сӯистифода ҳама дар ин лаҳза зинда мемонанд.
Лаҳзаи дидабарии AI
Сохтани мундариҷа барои кашф аз ҷониби llm.txt, /.well-known/ ва нишонаҳои schema.org, пӯс ва сабт дар регистрҳои MCP. Кашфи омехта вуҷуд надорад; дидабаринӣ ба ин тавр сохта мешавад.
Плагини WordPress
Плагине, ки ба як сайти WordPress имкон медиҳад, мундариҷати худро ба OpenRAG фиристед ва нуқтаи охириро ба даст орад, ки системаҳои AI метавонанд савол кунанд.
Мо барои ин ашёҳо санаи муайян намегузорем. Вақте, ки ашё ба анҷом мерасад, ба рӯйхати "қисмҳое, ки имрӯз кор мекунанд" гузаронида мешавад ва ин саҳифа мувофиқан навсозӣ мешавад.
🔒 Маълумот аз сервер намегузарад
Ҳадафи OpenRAG кор кардани ҳар қадами пайкасти RAG дар сервери мо бо воситаҳои маҳаллӣ ва ройгон аст: embedding, роҳкунонӣ, ҷустуҷӯи матн аз тасвирҳо ва транскриптсияи аудио. Ҳеч гуна медиа, ки ба RAG ворид мешавад, ба хидмати беруна фиристода намешавад — ин қоидаи тарҳи бидуни музояра аст.
Вазъияти ростқавл: баъзе аз ин қадамҳо имрӯз аз ҷониби хидматҳои беруна иҷро мешаванд. Гузаронидани онҳо ба хона аввалин ашё дар роҳмоя аст.
Чӣ тавр афзоиш ба нақша гирифта шудааст
Ҷустуҷӯи векторӣ бо афзоиши мундариҷа гаронтар мешавад. Тарҳи OpenRAG аз аввал ин хароҷро дар се роҳ маҳдуд мекунад.
Ин индекси бузурги ягона нест
Ҳар тиҷорат индекси хурди худро дорад ва савол танҳо бар зидди он индекси кор мекунад. Ҳатто бо афзоиши мундариҷати умуми, минтақае, ки як савол ҷустуҷӯ мекунад, хурд мемонад; хароҷи ҷустуҷӯ бо андозаи он тиҷорат афзоиш меёбад, на бо андозаи умумии платформа.
Андоза ва дақиқияти векторӣ танзимшаванда аст
Истифода аз андозаҳои кӯтоҳтари векторӣ ва форматҳои рақамҳои мухтасар, ҳамон мундариҷа ҷойро ба таври назаррас камтар мегирад. Ин интихобҳо аз аввал ба тарҳ ворид шудаанд, то он, ки баъдтар мигратсияи гаронсифат лозим нашавад.
Ҷавоби сард
Индекси тиҷорате, ки муддате ҷустуҷӯ нашудааст, ба нигоҳдории арзон гузаронида мешавад ва ҳангоми ворид шудани савол барои он баргардонида мешавад. Ба ин тавр танҳо мундариҷати фаъоли имрӯз дар хотираи тез нигоҳ дошта мешавад. Ин лаҳза дар роҳмоя аст.
Саволи басо мардумӣ
OpenRAG чист?
Ин платформаи RAG аст, ки мундариҷати тиҷоратро тоза ва сохторӣ мекунад, онро дар сервери мо индексатсия мекунад ва онро тавассути як дарвозаи иҷозатномашуда барои системаҳои AI бо забони табиӣ ҷустуҷопазир месозад. Ин воситаи чат нест; он лаҳзаи донише аст, ки дар зери чунин воситаҳо кор мекунад.
Оё шумо векторҳои ман ё мундариҷати маро ба каси дигар мефиристонед?
Не. Принсипи асосӣ: векторҳо нашр намешаванд, дастрасӣ кушода мешавад. Чизе, ки берун меравад, нусхаи мундариҷа нест, балки ҳуқуқи пурсиш кардан аз он аст; танҳо гузаронидаҳои пуштибонӣ бо ҷавоб баргардонида мешаванд. Болои он, тиҷорат тасмим мегирад, кадом мундариҷа барои пурсиши беруна дастрас мешавад.
Имрӯз чӣ метавонад истифода шавад?
Базаи векторӣ ва индекси он, ҷустуҷӯи гибридӣ, ҷудоии бисёр иҷорадорӣ, тоза кардани ҳуҷҷатҳо ва сохторсозии RAG, хориҷ кардани веб, фид умумии RAG дар асбобҳои AI бо арзиши фардӣ ва нигоҳдории файл/медиа ҳама дар ҳоли кор ҳастанд. Қарор додани embedding, тартиббандӣ кунандаи такрори, нависандаи пурсиш, дарҳои беруна, лаиҳаи иҷозат, лаиҳаи диданиву шунидани ва плагини WordPress ҳанӯз вуҷуд надоранд.
Оё маълумоти ман аз сервер тарк мекунад?
Мақсад дар он аст, ки ҳар қадаме аз пайвасти RAG бо асбобҳои маҳаллӣ дар сервер иҷро шавад, бидуни ворид шудани ҳеч гуна медиа ба RAG, ки ба хидмати беруна фиристода шавад. Ҳолати рост: баъзе аз ин қадамҳо ҳоло бо хидматҳои беруна иҷро мешаванд ва гузаронидани онҳо ба дохили хона аввалин кор дар роҳмоя аст.
Вақте ки хусусиятҳои роҳмоя омода мешаванд?
Мо санаро ваъда намедиҳем. Мақсади айнан ҳамин саҳифа ин аст, ки алоҳида нишон дода шавад, ки чӣ дар ҳоли кор аст ва чӣ ба нақша гирифта шудааст. Вақте ки як кор ба охир мерасад, он ба рӯйхати "қисмҳое, ки имрӯз кор мекунанд" гузаронида мешавад.
Оё аз контенти ман барои омӯзиши AI истифода ё фурӯхта мешавад?
Не. Ҳоло чунин истифода вуҷуд надорад. Идеяи корпуси матнии иҷозатдодашуда аз ҳама дур, аз ҷиҳати ҳуқуқӣ вазнинтарин кор дар роҳмоя аст; ҳатто агар он рӯй диҳад, бидуни розӣгии қатъӣ аз ҷониби тиҷорат ҳеч гуна контент барои он истифода намешавад.
Бозгашт ба портали AI барои асбобҳои дигари AI.
Саволҳои зуд-зуд додашуда
What is OpenRAG?
OpenRAG is a RAG (Retrieval-Augmented Generation) system and a single-door AI gateway running on xloji.com's own server. When a question arrives, it first finds the relevant content, then generates an answer based on this content. It also serves as a central gateway allowing AI tools outside of xloji.com to access xloji.com's information from a single point.
What does RAG mean and how does OpenRAG implement it?
RAG stands for 'Retrieval-Augmented Generation', meaning it searches for information from relevant sources before an AI generates an answer, then creates a response based on that information. OpenRAG runs these two steps, the search and generation steps, together on its own server. Thus, the answers given by OpenRAG are not random, but based on real content belonging to xloji.com.
What does 'single-door AI gateway' mean?
A single-door AI gateway means that different AI requests and integrations are passed through a single central entry point instead of separate systems. OpenRAG takes on this role: both xloji.com's own 'Ask a Question' feature and AI tools connected from outside receive service through the same OpenRAG infrastructure. This central structure allows AI-related traffic to be managed from a single point.
What difference does it make that OpenRAG runs on its own server?
OpenRAG runs on xloji.com's own server without relying on a third-party cloud service. This means that the searched and processed data remains under xloji.com's own control. As a structure running on its own server, OpenRAG performs search and answer generation operations within its own infrastructure without transferring data to external systems.
Who uses OpenRAG?
OpenRAG is used by three different groups: end-users who visit xloji.com and type into the 'Ask a Question' box, systems that query xloji.com's own RAG infrastructure, and external AI tools that access information about xloji.com via OpenRAG. For the end-user, OpenRAG returns an answer based on xloji.com content to the question asked. For external tools, OpenRAG is a context-free gateway used to retrieve information from xloji.com.
How does the 'Ask a Question' box on xloji.com work with OpenRAG?
A question entered into the 'Ask a Question' box on xloji.com is processed by OpenRAG. OpenRAG first searches for content related to the question within xloji.com's own data, then generates an answer based on the content it finds. This ensures that the answer given to the user is supported by real content from xloji.com.
How do external AI tools obtain information via OpenRAG?
OpenRAG serves as a single-gate passage enabling AI tools outside of xloji.com to access information about xloji.com. These tools can connect via OpenRAG and receive self-contained, understandable answers from xloji.com's content. Therefore, the information provided via OpenRAG is designed to be meaningful on its own, without requiring a separate context.
What are the limitations of OpenRAG?
The answers provided by OpenRAG are limited to the content provided to it; OpenRAG cannot produce a definitive answer about information that is not in the system or has not been added. OpenRAG is designed to remain limited to the content it has, rather than fabricating non-existent information. Therefore, it should be remembered that an answer obtained from OpenRAG is limited to the content that xloji.com currently possesses.
Is OpenRAG a chatbot?
OpenRAG is not a standalone chatbot in the classical sense; it is the RAG and gateway infrastructure that powers xloji.com's 'Ask a Question' feature and external tools' access to information. OpenRAG's core function is to find content corresponding to a question and generate an answer based on that content. As such, OpenRAG operates more as the infrastructure layer behind the answers than as an interface that directly chats with the user.
What is the purpose of OpenRAG for xloji.com?
The purpose of OpenRAG is to enable both end-users and external AI tools to access information belonging to xloji.com through a reliable and self-controlled infrastructure. Running on its own server ensures that this access happens without dependence on third-party systems. Thanks to its single gateway structure, OpenRAG combines different access points in a single central system.
Маълумоти муфассал дар бораи OpenRAG
OpenRAG is a RAG (Retrieval-Augmented Generation) system running on xloji.com's own server, and it is also an AI gateway that passes AI-related requests from a single point. The 'Open' in its name indicates that the system offers an open and accessible structure, while 'RAG' refers to its method of operation, which involves first finding relevant data and then generating an answer based on that data. A question typed into the 'Ask a Question' box on xloji.com is first searched for relevant content by OpenRAG, and then an answer is generated based on this content. The same infrastructure also allows AI tools outside of xloji.com to access information belonging to xloji.com through OpenRAG and use this information in their own answers. This structure enables xloji.com to provide services through a single central infrastructure instead of setting up separate AI solutions for its different products.
The basic logic of the RAG approach is that an AI system, instead of relying solely on the general knowledge it was previously trained on, first retrieves up-to-date and accurate content from a source related to the question and then answers in light of this content. OpenRAG operates by combining these two steps – retrieval and generation – on its own server. This approach aims to reduce the tendency of AI models to sometimes generate non-existent information; because the answer is derived from actually found content, not from the model's own memory. In this way, the answers given by OpenRAG are based on xloji.com's own content, not on random or outdated information. Thus, the source of an answer produced by OpenRAG remains traceable as xloji.com's own data. The server belonging to xloji.com means that the searched and processed data is kept under xloji.com's own control without depending on a third-party cloud service.
The 'single-door AI gateway' side of OpenRAG means that different AI requests and integrations are routed through a single central entry point instead of separate systems. In this way, both xloji.com's own 'Ask a Question' feature and external tools connected via OpenRAG use the same infrastructure and the same basic logic. As a central gateway structure, OpenRAG ensures that AI-related traffic passes through a single point; this increases both the consistency of answers and control over the data as a system running on its own server. This single-point approach also allows maintenance and updates to be done in one place instead of in distributed systems. In this respect, OpenRAG is not only a question-and-answer tool, but also an infrastructure layer that unifies all of xloji.com's AI access points.
OpenRAG is used directly or indirectly by three different user groups: end-users who visit xloji.com and type into the 'Ask a Question' box, systems that query xloji.com's own RAG infrastructure, and external AI tools that access information belonging to xloji.com via OpenRAG. All three user groups receive answers fed from the same OpenRAG infrastructure, the same content pool; therefore, a consistent source of information is reached no matter where questions about xloji.com are asked. The answers given by OpenRAG are limited to the content provided to it; that is, a definitive answer should not be expected from OpenRAG about information that is not in the system or has not been added to its server. This limitation also forms the basis of OpenRAG's reliability: instead of fabricating non-existent information, it aims to produce answers limited to and based on the content it has.