一粒云V5.0:文件对比协助重要文件分析

在信息爆炸的时代,文件和数据的管理变得愈发复杂。尤其是在处理大量文档、报告和科研成果时,如何快速而准确地识别文件之间的相似度,成为了提高工作效率、确保数据安全和优化文档管理的重要课题。今天,我们为您推荐一款强大的工具——一粒云V5.0文件对比协助重要文件分析软件,这款软件不仅能够帮助您轻松完成文件相似度分析,还能为您提供多维度的数据洞察,助力您在信息管理上迈向新高峰。

1️⃣全面的文件相似度分析,助力高效决策

在日常的文件管理中,很多文件看似相似但又难以区分。无论是研究论文、商业文档,还是合同协议,文件内容的重合度都可能影响您的决策和工作流程。这时,使用我们的文件对比分析软件,您可以从多个维度对文件进行深度对比:

  1. 文件元信息分析
    通过分析文件的元数据(如文件名、大小、创建和修改时间等),您可以快速了解文件的基本信息,并通过字符串相似度和关键词提取,识别文件之间潜在的重复或关联。
  2. 文本内容的精准对比
    我们的软件结合了强大的文本处理能力,可以通过词频统计(TF-IDF)、深度向量嵌入(如BERT、Word2Vec等)进行内容比对。通过余弦相似度或Jaccard系数等算法,精准计算文本的相似度,帮助您发现文件中相似或重叠的部分。
  3. 命名实体识别(NER)对比
    我们的软件不仅仅局限于表面内容的比对,还能深入分析文件中的命名实体(如人名、地名、机构名等)。通过对比实体的重叠度,您能够更全面地了解文件之间的潜在联系,尤其对于学术文献和法律文件尤为重要。
  4. 文档结构与格式的对比
    在许多情况下,文件的结构和格式也是判断文件相似度的重要因素。我们通过智能算法对文件的段落、章节、表格及图表布局进行比对,让您在细节上也能发现文件之间的差异或相似之处。
  5. 引文与参考文献的精确分析
    参考文献部分常常是判断文献相似度的关键。我们的软件通过提取和分析引文内容,准确比较不同文件中的引文来源和内容重叠度,帮助您追踪和评估文献引用的可靠性与创新性。

2️⃣智能化界面,操作便捷

我们深知,技术再强大也需易于使用。为此,我们精心设计了直观且智能化的UI界面,让您在繁忙的工作中也能轻松上手:

  • 简洁明了的主界面:通过顶部导航栏、左侧文件浏览面板和主分析区域,您可以迅速找到所需功能并导入文件进行分析。
  • 实时反馈与操作面板:文件分析过程中的每个细节都会在右侧面板中显示,帮助您实时了解进度,并导出详细的报告和分析结果。

3️⃣深度分析,助力精准决策

我们的文件对比分析软件,不仅提供了文本层面的比对,还通过主题建模与聚类分析知识图谱关联分析等先进功能,帮助您洞察文件背后的深层次信息。

  • 主题建模:通过LDA(潜在狄利克雷分配)等算法提取文件的主题分布,分析文件的核心内容是否存在重叠,帮助您快速识别重复的研究主题或内容。
  • 知识图谱分析:我们将文档中的重要概念构建为知识图谱,通过语义关联网络的方式,比对不同文件之间的概念重叠与关联程度,精准识别文件之间的关系。

4️⃣从文件相似度到数据洞察,全面提升工作效率

无论您是学术研究人员,法律专家,还是情报人员分析师,文件对比协助重要数据分析软件都能为您提供精准、全面的文件相似度分析,帮助您快速识别文件间的相似或重合部分。通过智能化分析和可视化展示,您将能够节省大量的时间和精力,专注于更高层次的数据洞察与决策支持。

选择我们的文件对比协助工具,让您的文件管理与数据分析更高效、精准和智能,助力您在复杂的信息世界中游刃有余。

一粒云V5.0:立即体验文件对比协助重要数据分析软件,开启您的高效工作之旅!

构建企业数据安全传输的金盾-一粒云KWS4.5

摆渡与中转的需求不断提高

随着信息化程度的不断加深,企业面临的数据交换安全问题日益突出。传统的文件传输方式,无法在确保高效的同时满足企业对数据安全的严格需求。而一粒云科技的KWS隔离网文件安全交换系统,以强大的技术实力与丰富的功能设计,成为数据传输安全领域的标杆。

最近一粒云科技重磅推出的KWS隔离网文件安全交换系统4.5版本,以全新功能与优化升级,助力企业构建更安全、更高效的文件交换网络。


1️⃣全新功能,强势升级,即是摆渡又能中转

作为全新发布的4.5版本,KWS系统不仅继承了以往的强大功能,还针对实际使用场景进行了多项突破性优化,为企业提供更可靠的文件交换解决方案。

  1. 智能内容检测2.0
    4.5版本对内容检测模块进行了全面升级,引入更先进的AI算法,可识别更复杂的数据内容,并自动完成安全分级,支持文本、图片及多格式文件的深度扫描。
  2. 目标网段智能适配
    新版本实现了目标网段自动适配功能,系统能根据文件内容、传输场景及目标区域,动态推荐匹配网段,提升效率同时避免人工错误。
  3. 多流程并行审批
    为满足复杂审批需求,4.5版本新增了多流程并行审批功能,各部门负责人可同时处理审批任务,缩短审批周期,提升整体流转效率。
  4. 操作日志智能分析
    新版本新增日志智能分析功能,可自动识别异常行为,快速生成审计报告,为企业提供安全威胁的预警。
  5. 隔离交换与文件中转同时支持
    系统既可以实现多节点之间的隔离网文件安全交换,还能实现单个节点,上百个区域的实现更灵活、更精准的网络管控。

2️⃣案例:KWS 4.5版本助力大型制造企业实现安全升级

某大型制造企业拥有数十个分厂与研发中心,单个地区又有10多个网段,合计所有网段超过50个,文件传输需求复杂且安全等级要求极高。对市面上个种产品测试后发现没有能满足要求的,或者成本极度昂贵。

使用KWS 4.5版本后,通过多区域多网段分级功能,加上智能内容检测和目标网段适配功能,该企业将文件分类流转效率提升了十倍以上,传输错误率下降至0.2%。结合多流程审批与动态内外网隔离功能,该企业的跨网段文件交换在保证绝对安全的同时,也实现了极高的效率。

多区域、多网段隔离与交换:
A、B、C、D四个地理区域,各包含多个部门和实验室。
通过核心的KWS隔离网文件安全交换系统实现不同区域之间的文件传输。

3️⃣系统优势,独一无二

  1. 全新算法,效率倍增
    4.5版本采用更高效的核心算法,文件传输速度提升20%以上,同时确保传输过程的绝对安全。
  2. 智能化操作,简化流程
    从智能内容检测到日志分析,自动化程度更高,减少了人工参与,让数据传输既安全又轻松。
  3. 动态适配,贴合需求
    目标网段的动态适配功能帮助企业更灵活地分配传输资源,最大限度减少出错概率。
  4. 前瞻性设计,未来可扩展
    4.5版本设计充分考虑企业未来的扩展需求,支持模块化功能升级,保障投资的长远价值。

4️⃣价值所在:为什么选择KWS 4.5版本?

  1. 顶级安全:以4.5版本的新功能,为企业构建牢不可破的数据安全屏障。
  2. 更高效率:优化的流程和智能工具,让文件传输更加高效省时。
  3. 灵活拓展:模块化设计和动态控制,适配各种企业场景需求。
  4. 成本节约:通过智能化、自动化功能减少人工成本,提升投入产出比。

即刻升级,享受前沿技术带来的红利!

一粒云科技的KWS隔离网文件安全交换系统4.5版本,结合多项创新技术与优化设计,帮助企业轻松应对数据安全与高效传输的双重挑战。无论是科研机构、大型制造企业,还是金融、医疗行业,这款系统都将成为您不可或缺的核心助力。

快来联系一粒云科技,抢先体验4.5版本的革命性升级,让您的企业站在数据安全与高效管理的最前沿!

Milvus 详细介绍与上手教程

什么是 Milvus?

Milvus 是一个开源的向量数据库,专为管理和检索大量向量数据而设计,广泛应用于人工智能、推荐系统、图像检索、自然语言处理等领域。它支持 PB 级别的数据存储,提供高性能的向量检索服务。

Milvus 的核心功能

1. 高效检索: 支持 ANN(近似最近邻)检索,适用于超大规模向量检索任务。

2. 多数据类型: 支持文本、图像、视频等多种嵌入向量数据。

3. 弹性扩展: 支持水平扩展和分布式部署。

4. 多种索引类型: 包括 IVF、HNSW、DiskANN 等。

5. 多语言 SDK 支持: 提供 Python、Java、Go、C++ 等多种 SDK。

6. 云原生架构: 支持 Kubernetes 部署,便于云上运行。

Milvus 的应用场景

1. 图像和视频检索(内容推荐)

2. 自然语言处理(语义检索与推荐)

3. 推荐系统(个性化推荐)

4. 生物医学数据分析(DNA 比对)

5. 安全监控(面部识别)

Milvus 快速上手教程

1. 环境准备

• 操作系统:Linux/macOS/Windows

• 安装 Docker(推荐)或 Kubernetes(用于生产环境)

2. 安装 Milvus

使用 Docker 快速启动:

docker pull milvusdb/milvus:latest

docker run -d –name milvus-standalone -p 19530:19530 -p 8080:8080 milvusdb/milvus:latest

3. 创建 Milvus 客户端

安装 Milvus Python SDK:

pip install pymilvus

4. 连接到 Milvus

from pymilvus import connections

connections.connect(

    alias=”default”,

    host=”localhost”,

    port=”19530″

)

5. 创建集合与插入数据

from pymilvus import Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType

# 定义字段

fields = [

    FieldSchema(name=”id”, dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),

    FieldSchema(name=”embedding”, dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128)

]

# 定义集合架构

schema = CollectionSchema(fields, “向量数据集合”)

# 创建集合

collection = Collection(“example_collection”, schema)

# 插入数据

import numpy as np

data = [

    [i for i in range(1000)],              # id

    np.random.random([1000, 128]).tolist() # 随机向量

]

collection.insert(data)

6. 创建索引与检索

# 创建索引

index_params = {

    “metric_type”: “L2”,

    “index_type”: “IVF_FLAT”,

    “params”: {“nlist”: 100}

}

collection.create_index(field_name=”embedding”, index_params=index_params)

# 搜索向量

search_params = {

    “metric_type”: “L2”,

    “params”: {“nprobe”: 10}

}

query_vector = np.random.random([1, 128]).tolist()

results = collection.search(

    data=query_vector,

    anns_field=”embedding”,

    param=search_params,

    limit=5

)

# 输出结果

for result in results[0]:

    print(f”ID: {result.id}, Distance: {result.distance}”)

Milvus 官方资源

• 官网:Milvus 官方网站

• 文档:Milvus 文档中心

• GitHub:Milvus GitHub 仓库

如果需要更详细的教程或针对特定场景的使用指导,请告诉我!

Python 语言检测

Python 中有多种优秀的语言识别工具,以下是一些常用的工具和库:

1. langdetect

简介: langdetect 是一个非常流行的语言检测库,基于 Google 的 language-detection 项目。它可以检测多种语言,并且对于短文本也有不错的识别效果。

安装:

pip install langdetect

使用示例:

from langdetect import detect

text = “Bonjour tout le monde”

language = detect(text)

print(language)  # 输出: ‘fr’ (法语)

2. langid

简介: langid 是另一个非常强大的语言识别库,支持97种语言。它的特点是完全自包含且无需外部依赖。

安装:

pip install langid

使用示例:

import langid

text = “Hola, ¿cómo estás?”

language, _ = langid.classify(text)

print(language)  # 输出: ‘es’ (西班牙语)

3. polyglot

简介: polyglot 是一个支持多语言处理的库,它不仅提供语言识别功能,还支持情感分析、实体识别等多种自然语言处理任务。

安装:

pip install polyglot

使用示例:

from polyglot.detect import Detector

text = “Ceci est un exemple de texte en français”

detector = Detector(text)

language = detector.language.code

print(language)  # 输出: ‘fr’ (法语)

4. TextBlob

简介: TextBlob 是一个简洁易用的自然语言处理工具包,虽然它主要用于情感分析、词性标注等任务,但也支持语言识别。

安装:

pip install textblob

使用示例:

from textblob import TextBlob

text = “Hello, how are you?”

blob = TextBlob(text)

print(blob.detect_language())  # 输出: ‘en’ (英语)

5. FastText (by Facebook)

简介: FastText 是一个由 Facebook 提供的开源库,除了高效的词向量表示外,它也能很好地进行语言识别。它支持多达170多种语言。

安装:

pip install fasttext

使用示例:

import fasttext

model = fasttext.load_model(‘lid.176.bin’)  # 下载预训练模型

text = “Ceci est un texte en français”

prediction = model.predict(text)

print(prediction)  # 输出: (‘__label__fr’,)

6. cld3 (Compact Language Detector v3)

简介: cld3 是一个高效的语言检测库,基于 Google 的 Compact Language Detector v3。它对短文本和多语言文本都有不错的支持。

安装:

pip install cld3

使用示例:

import cld3

text = “Hola, ¿cómo estás?”

language = cld3.get_language(text)

print(language)  # 输出: Language: es (西班牙语)

总结:

• 如果需要一个简单、易用的工具,langdetect 和 langid 都是不错的选择。

• 如果对处理多语言的文本和需要其他 NLP 功能有需求,可以考虑使用 polyglot 或 TextBlob。

• 如果需要更高精度的检测,尤其是在短文本的情况下,FastText 和 cld3 是更强大的选择。

你可以根据具体需求选择适合的工具!

解锁企业智慧:构建高效知识管理系统的终极指南

在数字化信息时代,企业知识管理系统的构建已成为提升竞争力的关键。随着信息量爆炸式增长,企业面临“信息过载”问题,知识点孤立和冗余内容常导致工作效率下降。因此,企业需要建立系统化的知识管理体系,实现知识共享、显性化、体系化与再生化。

知识共享化:打破信息壁垒

隐性知识大多存在于员工头脑中,难以规范化。通过自上而下的管理传递、员工分享激励和横向沟通,企业可有效推动知识共享,避免“沉默的螺旋”和“信息茧房”现象。管理者需通过激励机制、匿名反馈和互动平台,激发员工的分享欲望,营造开放的学习环境。

知识显性化:知识内容清晰易懂

将隐性知识转化为文档、视频等易于理解和传播的形式。提高知识显性化水平,需要使用清晰的语言、结构化内容与操作指南,避免“知识的诅咒”,确保员工能够快速学习与应用。

知识体系化:建立有序知识目录

通过明确的知识分类与目录结构,解决信息碎片化和“信息过载”问题。构建企业知识目录时,需根据业务角色、职能划分和应用场景细分内容,形成关联明确、层次清晰的知识网络,提升员工的信息检索与学习效率。

知识再生化:激发持续创新

知识的应用与再创造是企业竞争力的源泉。通过精准检索、实践操作和创新激励机制,企业可引导员工不断学习、应用与改进已有知识,实现知识资产的持续增值。

要实现企业知识管理的四个阶段:知识显性化、知识共享化、知识体系化和知识再生化,推荐以下工具组合,涵盖文档管理、协作平台和学习系统:


1. 知识显性化(Externalization)工具

将隐性知识转化为文档、视频等形式:

  • 文档与内容管理系统(DMS):如 Microsoft SharePoint、Google Workspace、Notion
  • 视频与演示工具:如 Loom、Camtasia、PowerPoint、Prezi
  • 流程与知识捕获工具:如 Miro(思维导图)、Lucidchart(流程图)

2. 知识共享化(Socialization)工具

实现跨团队知识共享与互动:

  • 企业社交平台与协作工具:如 Microsoft Teams、Slack、Workplace by Meta
  • 知识问答与社区平台:如 Confluence、Yammer、Discourse
  • 内部交流与公告平台:如 Trello、Monday.com(任务与信息公告)

3. 知识体系化(Combination)工具

组织知识、构建有序知识库:

  • 知识库与文档管理系统:如 Atlassian Confluence、Notion、Guru
  • 搜索与文档索引工具:如 Elasticsearch、Google Cloud Search、SharePoint Search
  • 内容管理与版本控制系统:如 GitHub(适用于技术文档和代码管理)

4. 知识再生化(Internalization)工具

学习平台与持续培训:

  • 学习管理系统(LMS):如 Moodle、TalentLMS、SAP SuccessFactors
  • 在线课程与内容平台:如 Udemy for Business、Coursera for Teams
  • 反馈与测评系统:如 SurveyMonkey、Typeform、Google Forms

集成与自动化工具(增强整体效率)

  • 自动化工具:如 Zapier、Make(Integromat),将不同系统的数据与任务自动化。
  • 企业资源规划(ERP)系统:如 SAP ERP、Oracle NetSuite,用于集成广泛业务功能。

为什么需要企业知识目录?

在信息化时代,知识型企业面临的一个重大挑战是“信息过载”,即员工面对大量未整理的文档和数据,难以有效筛选和运用。这种现象常导致学习低效和决策失误。因此,构建一个清晰的企业知识目录至关重要。以下是企业主如何建设企业知识目录的详细指南。

一、为什么需要企业知识目录?

1. 避免信息过载

  • 减少干扰:有效的知识目录能过滤冗余信息,帮助员工专注于有用数据。
  • 增强思维连接:知识目录能帮助员工更好地理解和记忆新知识,形成清晰的思维框架。

2. 提高学习与决策效率

  • 顺藤摸瓜:学习内容按照逻辑结构层层展开,便于知识迁移与应用。
  • 快速定位信息:通过结构化目录,员工能快速找到所需资料,避免重复查找。

二、构建企业知识目录的核心步骤

1. 知识梳理与分类

  • 领域划分:将企业知识按适用角色、业务职能、项目阶段等维度划分。
  • 主题细化:细分大类,形成多个子类别。例如,”政策文件”可细分为”申报要求”、”评审标准”等。

2. 知识点关联与结构化

  • 建立层级目录
  • 从“是什么”开始,再到“为什么”、“如何做”等层次,形成完整的知识链。
  • 确保目录逻辑清晰,避免孤立的知识点。
  • 交叉关联
  • 创建知识点之间的引用与链接,例如将“项目管理”与“风险控制”相关内容相互引用。

3. 知识标签与检索优化

  • 标签体系设计
  • 基于文档的主题、日期、作者等元数据生成标签,便于检索与筛选。
  • 搜索引擎集成
  • 引入语义搜索和智能推荐,确保快速、精准的信息定位。

三、企业网盘知识目录架构设计示例

以下是一个适用于企业网盘的知识目录架构设计示例:

根目录:企业知识库

1. 公司政策与规章制度

  • 人事政策
  • 财务管理
  • 数据安全与合规

2. 项目管理与运营

  • 项目文档
  • 项目计划
  • 项目报告
  • 风险管理
  • 运营流程与标准

3. 产品与服务支持

  • 产品手册
  • 技术支持文档
  • 常见问题与解决方案

4. 客户与市场资料

  • 客户档案
  • 市场调研报告
  • 销售数据与分析

5. 培训与学习资源

  • 内部培训材料
  • 员工技能发展课程
  • 行业学习资料

权限与安全控制示例:

  • 权限管理:基于用户角色分配访问权限。
  • 数据备份与恢复:设置自动备份,确保数据安全。
  • 使用审计与日志记录:监控访问行为,确保合规性。

通过构建系统化的企业知识目录,企业主不仅能有效应对“信息过载”挑战,还能激发员工的学习主动性,提升工作效率与决策质量,实现知识资产的最大化利用。

PDF 内容提取对比Pymupdf4llm 和 pdf-extract-api

下面是对比 Pymupdf4llmpdf-extract-api 两种工具在多个维度上的分析:

1. 工具介绍

Pymupdf4llm

是基于 PyMuPDF 的轻量级库,用于解析 PDF 文档并将其输出为适合 LLM 使用的格式。主要侧重文本提取和结构化处理,适合生成上下文良好的段落,便于用于 LLM 的问答场景。

pdf-extract-api

是一个基于 API 的工具,专注于从 PDF 中提取特定的数据(如表格、元数据、关键段落等)。它通常提供更精细的配置选项,且需要在线服务支持。

2. 优点

Pymupdf4llm

开源和轻量化:基于 PyMuPDF,依赖简单,不需要网络请求。

灵活性:支持本地化部署和定制,适合对隐私敏感的数据处理。

LLM优化:文本提取经过优化,更适合直接喂给 LLM 使用。

社区支持:有 Python 社区的广泛支持,文档丰富。

pdf-extract-api

精确提取:通过 API 提供强大的功能,如识别表格、图像提取以及结构化内容分离。

便捷性:通常不需要用户过多了解 PDF 内部结构,适合快速实现提取目标。

扩展性:可与其他 API 组合实现复杂任务,如 OCR 集成处理扫描 PDF。

3. 缺点

Pymupdf4llm

复杂性有限:对非常复杂的 PDF(如多层嵌套、表格、图片)支持不如专业化工具。

手动调整需求高:对提取后的数据,需要编写代码进一步清洗和整理。

pdf-extract-api

依赖在线服务:需要网络访问,可能对敏感文档不适合。

成本问题:通常是收费服务,使用量大时费用可能较高。

上手门槛高:需要了解 API 调用的基础,复杂设置可能增加学习成本。

4. 准备度与上手难度

指标 Pymupdf4llm pdf-extract-api

部署与安装 安装简单(pip install pymupdf 等) 需要注册 API 服务并配置访问权限

学习曲线 易于上手,Python 开发者友好 需要熟悉 API 文档,配置参数稍复杂

定制化能力 高,代码灵活,自由控制输出内容和格式 中,定制需依赖 API 提供的接口和选项

速度 本地运行,速度快 API 请求受网络和服务端性能影响

环境依赖 本地运行,无需联网 需联网使用在线 API 服务

总结与建议

选择 Pymupdf4llm

如果你希望完全掌控 PDF 的提取逻辑、对敏感数据有隐私保护需求,并倾向于本地化轻量部署,Pymupdf4llm 是不错的选择。

选择 pdf-extract-api

如果需要快速处理复杂的 PDF 任务(如表格解析、精确提取特定内容),且不介意使用在线服务和支付一定费用,那么 pdf-extract-api 更加适合。

最终选择取决于项目的复杂性、隐私要求和开发资源

使用RAGFlow+iText2KG针对文档进行搜索与知识图片生成(一)

1、RAGFlow 的使用指南

RAGFlow 是一个基于对文档的深入理解的开源 RAG(检索增强生成)引擎。它为任何规模的企业提供了简化的 RAG 工作流程,结合了 LLM(大型语言模型)以提供真实的问答功能,并以来自各种复杂格式数据的有根据的引文为后盾。

demo链接:RAGFlow

特点:

1、有一定的数据质量保证,能从复杂的非结构化数据中提取基于文档理解的深度知识。

2、内置模板,可以基于模板形成知识库;文档分块可以实现人工干预,提高文档质量;

3、可以兼容异构数据源,支持 Word、幻灯片、excel、txt、图像、扫描副本、结构化数据、网页等。

4、 自动化且轻松的 RAG 工作流程

  • 简化的 RAG 编排同时满足了个人和大型企业的需求。
  • 可配置的 LLM 以及嵌入模型。
  • 多重召回与融合的重新排名配对。
  • 直观的 API,可与业务无缝集成。
    RAGFlow架构图

部署要求:

  • CPU >= 4 cores
  • RAM >= 16 GB
  • Disk >= 50 GB
  • Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1

启动 服务器

  1. 确保 >= 262144:vm.max_map_count要检查 的值 :vm.max_map_count$ sysctl vm.max_map_count如果不是,则重置为至少 262144 的值。vm.max_map_count
  1. # In this case, we set it to 262144:$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144此更改将在系统重启后重置。为了确保您的更改保持永久,请相应地在 /etc/sysctl.conf 中添加或更新该值:vm.max_map_count
  2. vm.max_map_count=262144
  3. 克隆存储库:$ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git构建预构建的 Docker 镜像并启动服务器:
  4. 以下命令下载 RAGFlow slim () 的开发版本 Docker 映像。请注意,RAGFlow slim Docker 映像不包括嵌入模型或 Python 库,因此大小约为 1GB。dev-slim$ cd ragflow/docker$ docker compose -f docker-compose.yml up -d注意:包含嵌入模型和 Python 库的 RAGFlow Docker 映像的大小约为 9GB,加载时间可能要长得多。
    • 要下载特定版本的 RAGFlow slim Docker 镜像,请将 docker/.env 中的变量更新为所需版本。例如。进行此更改后,请重新运行上述命令以启动下载。RAGFlow_IMAGERAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.12.0-slim
    • 要下载 RAGFlow Docker 映像的开发版本(包括嵌入模型和 Python 库),请将 docker/.env 中的变量更新为 。进行此更改后,请重新运行上述命令以启动下载。RAGFlow_IMAGERAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:dev
    • 要下载特定版本的 RAGFlow Docker 映像(包括嵌入模型和 Python 库),请将 docker/.env 中的变量更新为所需的版本。例如。进行此更改后,请重新运行上述命令以启动下载。RAGFlow_IMAGERAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.12.0
  5. 在服务器启动并运行后检查服务器状态:$ docker logs -f ragflow-server以下输出确认系统已成功启动:
  6. ____ ___ ______ ______ __
    / __ \ / | / ____// ____// /____ _ __
    / /_/ // /| | / / __ / /_ / // __ \| | /| / /
    / _, _// ___ |/ /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ /
    /_/ |_|/_/ |_|\____//_/ /_/ \____/ |__/|__/

    * Running on all addresses (0.0.0.0)
    * Running on http://127.0.0.1:9380
    * Running on http://x.x.x.x:9380 INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit如果您跳过此确认步骤并直接登录 RAGFlow,您的浏览器可能会提示错误,因为此时您的 RAGFlow 可能没有完全初始化。network abnormal
  1. 在您的 Web 浏览器中,输入服务器的 IP 地址并登录 RAGFlow。使用默认设置时,您只需输入 (sans port number) 作为使用默认配置时可以省略默认 HTTP 服务端口。http://IP_OF_YOUR_MACHINE80
  2. 在 service_conf.yaml 中,选择所需的 LLM 工厂,并使用相应的 API 密钥更新字段。user_default_llmAPI_KEY有关更多信息,请参阅 llm_api_key_setup。

部署完成后,还需要对RAGFlow进行配置,需要关注以下几点:

  • .env:保留系统的基本设置,例如SVR_HTTP_PORTMYSQL_PASSWORDMINIO_PASSWORD
  • service_conf.yaml:配置后端服务。
  • docker-compose.yml:系统依赖 docker-compose.yml 启动。

您必须确保对 .env 文件的更改与 service_conf.yaml 文件中的更改一致。

./docker/README 文件提供了环境设置和服务配置的详细描述,您需要确保 ./docker/README 文件中列出的所有环境设置都与 service_conf.yaml 文件中的相应配置保持一致。

要更新默认 HTTP 服务端口 (80),请转到 docker-compose.yml 并更改为 。80:80<YOUR_SERVING_PORT>:80

对上述配置的更新需要重启所有容器才能生效:

$ docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

🔧 在不嵌入模型的情况下构建 Docker 镜像

此映像的大小约为 1 GB,依赖于外部 LLM 和嵌入服务。

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/
pip3 install huggingface-hub nltk
python3 download_deps.py
docker build -f Dockerfile.slim -t infiniflow/ragflow:dev-slim .

🔧 构建包含嵌入模型的 Docker 镜像

此映像的大小约为 9 GB。由于它包括嵌入模型,因此它仅依赖于外部 LLM 服务。

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/
pip3 install huggingface-hub nltk
python3 download_deps.py
docker build -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:dev .

🔨 从源头启动服务进行开发

  1. 安装 Poetry,如果已安装,请跳过此步骤:curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 –
  2. 克隆源码并安装 Python 依赖项:git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
    cd ragflow/
    export POETRY_VIRTUALENVS_CREATE=true POETRY_VIRTUALENVS_IN_PROJECT=true
    ~/.local/bin/poetry install –sync –no-root # install RAGFlow dependent python modules
  3. 使用 Docker Compose 启动依赖服务(MinIO、Elasticsearch、Redis 和 MySQL):docker compose -f docker/docker-compose-base.yml up -d
  4. 添加以下行以将 docker/service_conf.yaml 中指定的所有主机解析为:/etc/hosts127.0.0.1
  1. 127.0.0.1 es01 mysql minio redis
  2. 在 docker/service_conf.yaml 中,将 mysql 端口更新为 ,将 es 端口更新为 ,如 docker/.env 中指定。54551200
  1. 如果无法访问 HuggingFace,请将环境变量设置为使用镜像站点:HF_ENDPOINTexport HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com启动 backend service:
  2. source .venv/bin/activate
    export PYTHONPATH=$(pwd)bash docker/launch_backend_service.sh
  3. 安装前端依赖项:
  4. cd webnpm install –force
  5. 将前端配置为在 .umirc.ts 更新为:proxy.targethttp://127.0.0.1:9380

启动前端服务:

npm run dev 以下输出确认系统已成功启动完成。



1、Text2KG 的使用



Text2KG是一个开源项目,能够利用大型语言模型(zero-shot)跨领域从文本中提取实体和关系,自动构建和更新知识图谱,并通过Neo4j进行可视化。

iText2KG由四个主要模块组成:文档提取器、增量实体提取器、增量关系提取器、图形集成器和可视化。它们协同工作,从非结构化文本构建和可视化知识图谱。

  • 文档提取器(Document Distiller):该模块处理原始文档,并根据用户定义的模式将其重新表述为语义块。它通过关注相关信息并以预定义的格式对其进行结构化来提高信噪比。
  • 增量实体提取器(Incremental Entity Extractor):此模块从语义块中提取唯一实体并解决歧义以确保每个实体都有明确定义。它使用余弦相似度度量将局部实体与全局实体进行匹配。
  • 增量关系提取器(Incremental Relation Extractor):此模块识别提取实体之间的关系。它可以以两种模式运行:使用全局实体丰富图形中的潜在信息,或使用局部实体建立更精确的关系。
  • 图形集成器和可视化(Graph Integrator and Visualization):此模块将提取的实体和关系集成到 Neo4j 数据库中,提供知识图谱的可视化表示。它允许对结构化数据进行交互式探索和分析。

四个模块中,增量实体提取器与增量关系提取器最为关键,采用大模型来实现LLM提取代表一个唯一概念的实体,以避免语义混合的实体。显示了使用 Langchain JSON 解析器的实体和关系提取prompt。分类如下:蓝色 – 由 Langchain 自动格式化的prompt;常规 – iText2KG设计的prompt;斜体 – 专门为实体和关系提取设计的prompt。(a)关系提取prompt和(b)实体提取prompt。

为了说明知识图谱构建的结果,在三种不同场景下,将基线方法与iText2KG进行了比较:

  • 基线方法在所有三种知识图谱构建场景中都揭示了存在没有关系的孤立节点。这种现象可能归因于实体提取和关系提取的同时执行,这可能会在语言模型中引起幻觉效应,导致“遗忘”效应,即分离实体和关系提取的过程可以提高性能。
  • 在“网站到知识图谱”的场景中,输入文档数量的增加与图中噪声节点的出现有关。这强调了对文档进行有效精炼和蒸馏的模块1的关键需求。
  • iText2KG方法在三种知识图谱构建场景中展示了改进的实体和关系解析能力。当输入文档较少且由简单、非复杂短语组成时,语言模型在实体和关系解析方面表现出高效率,如“简历到知识图谱”过程中所证明的。相反,随着数据集变得更加复杂和庞大,挑战也随之增加,如“网站到知识图谱”场景所示。此外,重要的是要强调输入文档的分块大小和阈值对知识图谱构建的影响。文档分馏器的输入文档可以是独立的文档或分块。如果分块大小较小,则语义块将从文档中捕获更具体的详细信息,反之亦然

一种由 LLM 驱动的零样本方法,使用大型语言模型构建增量知识图谱(KG)

iText2KG 是一个 Python 包,通过利用大型语言模型从文本文档中提取实体和关系,逐步构建具有已解析实体和关系的一致知识图谱。

它具有零样本能力,无需专门的训练即可跨各个领域提取知识。

它包含四个模块:文档提炼器、增量实体提取器、增量关系提取器和图形集成器与可视化。

  • 文档提取器:此模块将原始文档重新表述为预定义的语义块,并由指导 LLM 提取特定信息的模式引导。
  • 增量实体提取器:此模块识别并解析语义块内的唯一语义实体,确保实体之间的清晰度和区别。
  • 增量关系提取器:此组件处理已解析的实体以检测语义上唯一的关系,解决语义重复的挑战。
  • Neo4j 图形集成器:最后一个模块以图形格式可视化关系和实体,利用 Neo4j 进行有效表示。

对于我们的 iText2KG 它包含了两大特点

  • 增量构建:iText2KG 允许增量构建 KG,这意味着它可以在新数据可用时不断更新和扩展图,而无需进行大量重新处理。
  • 零样本学习:该框架利用 LLM 的零样本功能,使其无需预定义集或外部本体即可运行。这种灵活性使其能够适应各种 KG 构建场景,而无需进行大量训练或微调。

一 、设置模型

在运行 iText2KG 之前,我们先设置好大模型,我这里选择的是 OpenAi 的模型以及 HuggingFace 的 bge-large-zh embedding 模型。这么选择也是考虑到构建 KG 的准确度。

from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "*****"
openai_api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
openai_llm_model = llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o-mini",
temperature=0,
max_tokens=None,
timeout=None,
max_retries=2,
)
messages = [
(
"system",
"You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
),
("human", "I love programming."),
]

ai_msg=openai_llm_model.invoke(messages)

开始部署我们的 Embedding 模型:

from langchain_huggingface.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
openai_embeddings_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-large-zh-v1.5")
text = "This is a test document."
query_result = openai_embeddings_model.embed_query(text)
query_result[:3]
doc_result = openai_embeddings_model.embed_documents([text])

二 、使用 iText2KG 构建 KG

我们这里的场景是,给出一篇简历,使用知识图谱将在线职位描述与生成的简历联系起来。

设定目标是评估候选人是否适合这份工作。

我们可以为 iText2KG 的每个模块使用不同的 LLM 或嵌入模型。但是,重要的是确保节点和关系嵌入的维度在各个模型之间保持一致。

如果嵌入维度不同,余弦相似度可能难以准确测量向量距离以进行进一步匹配。

我们的简历放到根目录,加载简历:

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
loader = PyPDFLoader(f"./CV_Emily_Davis.pdf")
pages = loader.load_and_split()

初始化 DocumentDistiller 引入 llm :

from itext2kg.documents_distiller import DocumentsDisiller, CV
document_distiller = DocumentsDisiller(llm_model = openai_llm_model)

信息提炼:

IE_query = '''
# DIRECTIVES :
- Act like an experienced information extractor.
- You have a chunk of a CV.
- If you do not find the right information, keep its place empty.
'''
# 使用定义好的查询和输出数据结构提炼文档。
distilled_cv = document_distiller.distill(documents=[page.page_content.replace("{", '[').replace("}", "]") for page in pages], IE_query=IE_query, output_data_structure=CV)

将提炼后的文档格式化为语义部分。

semantic_blocks_cv = [f"{key} - {value}".replace("{", "[").replace("}", "]") for key, value in distilled_cv.items() if value !=[] and value != ""  and value != None]

我们可以自定义输出数据结构,我们这里定义了4种,工作经历模型,岗位,技能,证书。

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Optional

class JobResponsibility(BaseModel):
description: str = Field(..., description="A specific responsibility in the job role")

class JobQualification(BaseModel):
skill: str = Field(..., description="A required or preferred skill for the job")

class JobCertification(BaseModel):
certification: str = Field(..., description="Required or preferred certifications for the job")

class JobOffer(BaseModel):
job_offer_title: str = Field(..., description="The job title")
company: str = Field(..., description="The name of the company offering the job")
location: str = Field(..., description="The job location (can specify if remote/hybrid)")
job_type: str = Field(..., description="Type of job (e.g., full-time, part-time, contract)")
responsibilities: List[JobResponsibility] = Field(..., description="List of key responsibilities")
qualifications: List[JobQualification] = Field(..., description="List of required or preferred qualifications")
certifications: Optional[List[JobCertification]] = Field(None, description="Required or preferred certifications")
benefits: Optional[List[str]] = Field(None, description="List of job benefits")
experience_required: str = Field(..., description="Required years of experience")
salary_range: Optional[str] = Field(None, description="Salary range for the position")
apply_url: Optional[str] = Field(None, description="URL to apply for the job")

定义一个招聘工作需求的描述:

job_offer = """
About the Job Offer
THE FICTITIOUS COMPANY

FICTITIOUS COMPANY is a high-end French fashion brand known for its graphic and poetic style, driven by the values of authenticity and transparency upheld by its creator Simon Porte Jacquemus.

Your Role

Craft visual stories that captivate, inform, and inspire. Transform concepts and ideas into visual representations. As a member of the studio, in collaboration with the designers and under the direction of the Creative Designer, you should be able to take written or spoken ideas and convert them into designs that resonate. You need to have a deep understanding of the brand image and DNA, being able to find the style and layout suited to each project.

Your Missions

Translate creative direction into high-quality silhouettes using Photoshop
Work on a wide range of projects to visualize and develop graphic designs that meet each brief
Work independently as well as in collaboration with the studio team to meet deadlines, potentially handling five or more projects simultaneously
Develop color schemes and renderings in Photoshop, categorized by themes, subjects, etc.
Your Profile

Bachelor’s degree (Bac+3/5) in Graphic Design or Art
3 years of experience in similar roles within a luxury brand's studio
Proficiency in Adobe Suite, including Illustrator, InDesign, Photoshop
Excellent communication and presentation skills
Strong organizational and time management skills to meet deadlines in a fast-paced environment
Good understanding of the design process
Freelance cont

继续使用上面方法做信息提炼:

IE_query = '''
# DIRECTIVES :
- Act like an experienced information extractor.
- You have a chunk of a job offer description.
- If you do not find the right information, keep its place empty.
'''
distilled_Job_Offer = document_distiller.distill(documents=[job_offer], IE_query=IE_query, output_data_structure=JobOffer)
print(distilled_Job_Offer)
semantic_blocks_job_offer = [f"{key} - {value}".replace("{", "[").replace("}", "]") for key, value in distilled_Job_Offer.items() if value !=[] and value != "" and value != None]

到这里准备工作完成,简历和工作需求都已经提炼完毕,然后正式开始构建 graph,我们将简历的所有语义块作为一个块传递给了 LLM

也将工作需求作为另一个语义块传递,也可以在构建图时将语义块分开。

我们需要注意每个块中包含多少信息,然后好将它与其他块连接起来,我们在这里做的就是一次性传递所有语义块。

from itext2kg import iText2KG
itext2kg = iText2KG(llm_model = openai_llm_model, embeddings_model = openai_embeddings_model)

global_ent, global_rel = itext2kg.build_graph(sections=[semantic_blocks_cv], ent_threshold=0.6, rel_threshold=0.6)

global_ent_, global_rel_ = itext2kg.build_graph(sections=[semantic_blocks_job_offer], existing_global_entities = global_ent, existing_global_relationships = global_rel, ent_threshold=0.6, rel_threshold=0.6)

iText2KG 构建 KG 的过程我们看到有很多参数,下面分贝是对每个参数的表示做一些解释:

  • llm_model:用于从文本中提取实体和关系的语言模型实例。
  • embeddings_model:用于创建提取实体的向量表示的嵌入模型实例。
  • sleep_time (int):遇到速率限制或错误时等待的时间(以秒为单位)(仅适用于 OpenAI)。默认为 5 秒。

iText2KG 的 build_graph 参数:

  • sections (List[str]):字符串(语义块)列表,其中每个字符串代表文档的一部分,将从中提取实体和关系。
  • existing_global_entities (List[dict], optional):与新提取的实体进行匹配的现有全局实体列表。每个实体都表示为一个字典。
  • existing_global_relationships (List[dict], optional):与新提取的关系匹配的现有全局关系列表。每个关系都表示为一个字典。
  • ent_threshold (float, optional):实体匹配的阈值,用于合并不同部分的实体。默认值为 0.7。
  • rel_threshold (float, optional):关系匹配的阈值,用于合并不同部分的关系。默认值为 0.7。

从图中结果看到我们构建过程中的实体,和关联关系。

最后使用 GraphIntegrator 对构建的知识图谱进行可视化。

使用指定的凭据访问图形数据库 Neo4j,并对生成的图形进行可视化,以提供从文档中提取的关系和实体的视觉表示。

from itext2kg.graph_integration import GraphIntegrator
URI = "bolt://3.216.93.32:7687"
USERNAME = "neo4j"
PASSWORD = "selection-cosal-cubes"
new_graph = {}
new_graph["nodes"] = global_ent_
new_graph["relationships"] = global_rel_
GraphIntegrator(uri=URI, username=USERNAME, password=PASSWORD).visualize_graph(json_graph=new_graph)

打开我们的 Neo4j 图形数据库: