Veri odaklı yapay zekâ motoru
RAGFlow, büyük dil modelleri (LLM) için bağlam katmanı oluşturan açık kaynaklı bir getirme temelli üretim (RAG) motoru. Gelişmiş RAG tekniklerini ajan yetenekleriyle birleştirerek verilerin işlenmesini ve yanıtların doğruluğunu artırmayı hedefliyor.
Güncelleme
- 31 Ağustos 2026: Yıldız 88.819 → 89.753, son sürüm v0.27.1 (28 Ağustos 2026).
- 19 Ağustos 2026: Yıldız 88.549 → 88.819, son sürüm v0.27.0 (19 Ağustos 2026).
- 15 Ağustos 2026: Yıldız 87.648 → 88.549, son sürüm v0.26.4 (7 Temmuz 2026).
Ne kazandırır?
- Karmaşık belgelerden yüksek doğrulukla bilgi çıkarır.
- Şablon tabanlı yöntemlerle veriyi akıllıca parçalar.
- Alıntılarla desteklenen yanıtlar sayesinde halüsinasyonu azaltır.
Kurulum
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.gitdocker compose -f docker/docker-compose.yml up -dKod bilmiyorsanız
Elimdeki karmaşık dokümanları ve yapılandırılmamış verileri, yapay zekâ modellerinin anlayabileceği yüksek kaliteli bir bilgi kaynağına dönüştürmek istiyorum. RAGFlow kullanarak verilerimi nasıl işleyebilirim, doküman parçalama şablonlarını nasıl yapılandırabilirim ve bu verileri kullanarak nasıl hatasız, kaynak gösteren bir yapay zekâ ajanı oluşturabilirim?
Bağlantılar
TreScout bu aracı geliştirmedi · GitHub trendlerinde keşfedip Türkçe tanıttı. Bu sayfa deponun 2026-08-13 tarihindeki hâlini anlatır: Yıldız sayısı ve yazdığımız metin o güne aittir, depo sonrasında değişmiş olabilir. Güncel durum için depo bağlantısına bakın.