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相关术语
RAG
“Retrieval-Augmented Generation”（RAG）是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的深度学习模型架构。这种模型通常用于处理自然语言处理（NLP）任务，尤其是在需要理解和生成自然语言的复杂场景中。
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检索（Retrieval）：这一部分指的是模型从大量数据中检索出与当前任务最相关的信息。例如，在问答系统中，模型需要从文档库中找到与用户问题最相关的文档片段。
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生成（Generation）：这一部分指的是模型基于检索到的信息生成回答或输出。例如，在问答系统中，模型需要基于找到的文档片段生成一个连贯、准确的回答。
"Retrieval-Augmented Generation"模型的优势在于它结合了检索和生成两个步骤，使得模型能够利用大量外部知识（通过检索）来生成更加准确和丰富的回答。这种模型在处理需要广泛背景知识和上下文理解的任务时，比如复杂的问答系统、文档摘要生成等，表现得尤为出色。
RAG框架，部分开源
LLM
关键特点：
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大规模参数：大型语言模型通常包含数十亿甚至数千亿个参数，这使得它们能够捕捉和学习语言的复杂模式。
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预训练：这些模型通常在大规模的文本数据集上进行预训练，以学习语言的基本结构和语义。
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迁移学习：预训练后，模型可以通过在特定任务上进行微调来适应不同的应用场景。
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上下文理解：大型语言模型能够理解文本的上下文，从而生成更加准确和相关的回复。
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多任务能力：它们可以处理多种语言相关的任务，如文本生成、翻译、摘要、情感分析等。
应用：
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聊天机器人：在客户服务中提供自动化的对话系统。
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内容创作：辅助写作，如生成文章、故事或诗歌。
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语言翻译：提供实时的语言翻译服务。
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文本摘要：自动生成文档或文章的摘要。
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情感分析：分析社交媒体帖子或评论的情感倾向。
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教育：辅助语言学习，提供个性化的学习建议。
大型语言模型虽然功能强大，但也面临一些挑战，如对计算资源的高需求、可能生成不准确或有偏见的内容等。此外，随着技术的发展，对这些模型的伦理和隐私问题也引起了越来越多的关注。
Infinity
为 LLM 应用程序构建的 AI 原生数据库，提供密集嵌入、稀疏嵌入、张量和全文的极快混合搜索。
使用问题
Select embedding model
- jina - embeddings - v3：隶属于Xinference，Jina是一个用于构建神经搜索应用的框架，此模型可将文本等数据转换为密集向量表示，适用于语义搜索、文本相似性计算等任务，在Jina生态系统中助力高效的数据检索与匹配。
- nomic - embed - text:latest：属于Ollama框架下的模型，能够对文本进行嵌入处理，将文本映射为低维向量空间中的点，便于后续的机器学习算法处理，可用于自然语言处理相关的各种应用场景，如文档分类、信息检索等。
- text - embedding - v2、text - embedding - v3：归属于Tongyi - Qianwen，是专注于文本嵌入的模型，通过版本的迭代升级，不断优化文本的语义表征能力，能够更好地捕捉文本中的语义信息，在多种文本处理任务中发挥重要作用。 这些嵌入模型在不同的框架和平台下，为实现数据的高效处理和分析提供了支持。
报错@1
[ERROR]Generate embedding error:Error code: 400 - {'detail': '[address=0.0.0.0:38682, pid=1825] Model not found in the model list, uid: jina-embeddings-v3'}
17:59:02 [ERROR]handle_task got exception, please check log
这个错误信息表示在RAGFlow中尝试生成嵌入时，无法找到指定的模型（jina-embeddings-v3）。错误代码 400 通常与请求的内容无效或配置问题相关。
要解决此问题，可以尝试以下步骤：
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检查模型名称：确认在配置中使用的模型名称
jina-embeddings-v3是否正确。如果模型名称拼写或版本号不对，会导致找不到该模型。 -
模型加载检查：确保模型已经正确加载并在Jina的服务端启动。你可以查看Jina的日志，确保模型加载没有失败。
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检查Jina服务端：
- 确保你正在使用的是正确的端口和服务。错误信息中的
0.0.0.0:38682表示Jina服务运行在该IP和端口上，确保服务没有被防火墙或其他问题阻止。 - 检查Jina容器或进程是否有问题，尝试重启它们以确保所有模型和服务都在正常运行。
- 确保你正在使用的是正确的端口和服务。错误信息中的
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模型列表：可以尝试访问Jina服务的模型列表，查看是否确实有
jina-embeddings-v3。如果模型列表中没有该模型，可能需要重新配置或加载该模型。 -
更新和兼容性检查：确保你使用的Jina和相关依赖库版本与模型兼容，可能需要检查并更新这些库。
如果按照这些步骤操作后问题依然存在，建议查看更详细的Jina日志，可能会提供更多线索以帮助解决问题。
报错@2
18:37:41 Page(100000001~100000001): Cluster one layer: 5 -> 4
18:38:43 Page(100000001~100000001): [ERROR]Fail to bind LLM used by RAPTOR: 2 vs. 3
18:38:43 [ERROR]handle_task got exception, please check log
这个错误信息指示了在使用RAPTOR时出现了问题，特别是在绑定LLM（大语言模型）时，出现了版本不匹配的错误。
错误分析：
Fail to bind LLM used by RAPTOR: 2 vs. 3: 这个错误提示表明，RAPTOR在绑定LLM时，遇到了版本不匹配的问题。可能是RAPTOR预期使用版本2的LLM，但实际上提供了版本3的LLM，或者反之。
解决方法：
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检查LLM版本：确认RAPTOR配置中使用的LLM版本是否正确，并确保系统中的LLM版本与RAPTOR配置一致。如果是版本不匹配，尝试调整使用的LLM版本。
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重新配置模型：
- 如果RAPTOR依赖特定版本的LLM，确保加载的是合适版本的模型。
- 如果你在使用容器化部署（如Docker等），检查容器内的环境和模型版本是否匹配。
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查看日志：深入查看相关日志文件，可能会有更多关于错误的上下文信息，帮助确认是哪一部分的配置或版本不匹配。
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版本兼容性：如果你升级了某个组件（如LLM版本），请检查该版本与RAPTOR的兼容性。可能需要降级LLM版本或更新RAPTOR以支持新的LLM版本。
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重启服务：如果调整了配置，重启相关服务来确保配置生效，特别是如果你更改了LLM版本或相关模型的路径。
如果需要进一步的帮助，您可以提供更多的日志或上下文信息，我可以帮您做进一步的诊断。
解析方法
RAGFlow提供多种分块模板，以方便对不同布局的文件进行分块并确保语义完整性。在 Chunk 方法中，您可以选择适合您文件布局和格式的默认模板。下表显示了每个支持的块模板的描述和兼容的文件格式：
RAGFlow 支持的文件格式包括文档（PDF、DOC、DOCX、TXT、MD）、表格（CSV、XLSX、XLS）、图片（JPEG、JPG、PNG、TIF、GIF）和幻灯片（PPT、PPTX）。
以下为你说明各解析方法可能的用途及解决的问题：
- General：通用解析方法，适用于各类常规文本，没有特定格式或结构要求的场景，可作为默认或广泛适用的解析方式。
- Q&A：适用于问答形式的文本，比如常见的FAQ文档等。能够精准识别问题与答案的对应关系，有助于快速提取问答信息，在构建问答知识库等场景中比较有用。
- Resume：用于解析简历文本，可提取如姓名、联系方式、工作经历、教育背景等简历关键信息，方便对简历进行结构化处理和筛选。
- Table：针对表格形式的数据文本，能够识别表格的行列结构，提取单元格中的数据，适用于处理包含表格的文档，如统计报表等。
- Book：适用于书籍类文本，可处理章节结构、段落内容等，有助于进行书籍内容的索引、摘要提取等操作。
- Laws：专门用于解析法律法规文本，可识别法律条文的结构、条款内容等，对法律文本的处理和检索有帮助。
- One：可能是针对单条信息或特定简单结构文本的解析，适用于文本内容单一、结构简单的情况。
- Knowledge Graph：用于构建知识图谱的文本解析，可提取实体、关系等信息，为知识图谱的构建提供基础数据。
在实际使用时，可根据文本的具体类型和处理目标来选择合适的解析方法，以实现高效准确的文本解析。
