易迟的博客 | Bryan Blog

来自工业界的知识库 RAG 服务(七)，RagFlow 知识图谱实践与优化方案探索

RAG service from the industry (7), RagFlow knowledge graph practice and optimization solution exploration

背景介绍在2024年，我曾撰写过 RagFlow 源码全流程深度解析，对 RagFlow 的完整 RAG 流程进行了深入剖析。自那时起，RagFlow 经历了多轮迭代演进，不仅增强了 Agent 能力，更是在知识图谱支持方面取得了显著进展。最近，RagFlow 公众号发布了 RAGFlow 0.16.0 特性总览，详细介绍了 RagFlow 对知识图谱机制的优化。本文将对 RagFlo...

Posted by Bryan on April 2, 2025

为 AI 应用打造安全屏障：基于 Dify 的完整实践

Building a security barrier for AI applications: a complete practice based on Dify

背景介绍 2025 年是大模型应用爆发的一年。从年初的 DeepSeek 吸引大量开发者部署大模型产品，到 Manus 和 MCP 等 Agent 方案持续引发关注，行业内掀起了一股打造爆款大模型应用的热潮。然而，在这股热潮中，大模型的安全性问题往往被忽视。事实上，AI 应用的安全性是实现完整大模型应用的关键环节。2024 年的一篇文章 Building A Generative AI ...

Posted by Bryan on March 25, 2025

祛魅 Manus ，从 0 到 1 开源实现

Demystify Manus, from 0 to 1 open source implementation

背景介绍 Manus 是最近一个现象级的大模型 Agent 工具，自从发布以来，被传出各种神乎其神的故事，自媒体又开始炒作人类大量失业的鬼故事，Manus 体验码也被炒作为 10w 的高价。之后又出现反转，被爆出实际体验效果不佳，存在造假的问题，Manus在X平台的账号被冻结。沟通之后，3月8日，Manus官方X账号又被解冻。 Manus 的故事一波三折，开源社区也没有闲着，MetaG...

Posted by Bryan on March 9, 2025

$200 劝退，无缘 Deep Research，可以试试 AutoSurvey

Because $200 is too expensive to use Deep Research, you can try AutoSurvey

背景介绍最近各种新的大模型辅助科研工具持续出现，在之前的文章中就介绍过 NVIDIA 的结构化报告生成方案，最近 OpenAI 也推出了类似的产品，叫做 Deep Research。Deep Research 可以根据需要进行深度的调研与信息整理，但是只有 Pro 用户才能享受到，$200 的价格直接劝退。在调研后发现了开源项目 AutoSurvey，相对之前的 NVIDIA 的方案更加...

Posted by Bryan on February 11, 2025

NVIDIA 结构化报告生成方案详解

Detailed explanation of NVIDIA's structured report generation solution

背景介绍最近被 2024 年底的大量 RAG 总结的论文列表轰炸了一番，密集阅读大量论文时，真切感受到深入了解一个领域论文对精力的消耗是巨大的。刚好注意到来自 NVIDIA 的结构化报告生成方案，如果真的可行，是否可以使用大模型一次性阅读大量的论文，并生成脉络清晰的报告，基于报告选择合适的论文进行阅读，是否可以大大减少阅读论文的时间。因此深入研究了 NVIDIA 的方案，希望后续在...

Posted by Bryan on January 19, 2025

来自工业界的知识库 RAG 方案（一）：多轮会话优化

RAG solution from industry (1): multi-round session optimization

背景介绍在 RAG 最佳实践中，我介绍了 RAG 的各个核心模块的最佳实践方案，包括文件解析、分片、向量化、检索、重排序等。据此已经得到一个具备良好效果的 RAG 应用，但是如果想生成一个具体良好体验的 RAG 服务，还有一些问题需要优化。从目前客户的反馈来看，多轮会话的优化是用户最关心的点之一。我们人类进行交流时，往往都是你来我往的多轮沟通，因此对大模型应用的用户而言，很自然会带入...

Posted by Bryan on December 10, 2024

RAG 最佳实践

RAG best practices

背景介绍最近刚刚结束 CCF 的基于运营商文本数据的知识库检索，截止目前成绩还算不错，A榜和B榜排名都比较靠前。因为在比赛中实际是从 0 迭代最终的策略，因此耗时较长。最近在考虑 RAG 是否存在一些最佳实践，在不同的数据集或通用场景下都能取得不错的效果，这样就可以避免从头开始构建策略。刚好注意到近期有一些相对靠谱的行业进展，AutoRAG 就尝试基于数据集构造 QA 问答对，之后利...

Posted by Bryan on November 24, 2024

AIOps RAG 比赛获奖项目 EasyRAG 深度解读

In-depth interpretation of AIOps RAG competition winning project EasyRAG

背景介绍最近抽空参与 CCF 的 RAG 比赛，系统性对 RAG 检索中多种多样的检索优化方案进行了测试和对比，也发现了不少之前没有注意到的优化细节。从目前的实践来看，比赛确实是一个绝佳策略测试场所，很公平地对不同的优化方案进行了客观比较。实践中不时会发现直观感觉很有效的策略不生效，有些看起来平平无奇的策略反而效果绝佳。根据结果反向分析策略，更容易理解不同策略背后的适用场景和优劣，也可以帮...

Posted by Bryan on October 28, 2024

RAG 分块长距离信息缺失，Late Chunking 值得试试

Long distance contextual information is missing in RAG, you can try Late Chunking

背景介绍实际线上部署使用过 RAG （Retrieval Augmented Generation）服务的研发同学或多或少都会发现，按照常规的 RAG 方案进行文本切片并向量化之后，部分文本切片可能难以检索命中。这个往往是因为对应的分片缺失可供检索的信息。以医疗领域的病例检索为例，单个病例文件中病情描述（现病史）一般在文档最上面，相关的诊断结论在文档最下面，而病例的诊断结论中一般没有任...

Posted by Bryan on October 9, 2024

No Code 的大模型应用跟踪与批量测试方案

No Code's large model application tracking and batch testing solution

背景介绍最近抽空参加了一个讯飞的 RAG 比赛，耗时两周终于在最后一天冲上了榜首。整体的框架是基于 RAG 能力有点弱弱的 Dify 实现。在比赛调优的过程中，经常需要批量提交几百个问题至 Dify 获取回答，并需要跟踪多轮调优的效果差异。借助 Langfuse 可以通过网页跟踪结果，相对比较方便了很多。但是现有版本的 Langfuse 不支持提交文件构建数据集，私有化部署的版本...

Posted by Bryan on September 27, 2024

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