RAGFlow v0.15.0:2024 年最后一个发行版

RAGFlow v0.15.0版本更新亮点

2024 年 RAGFlow 的最后一个版本 v0.15.0 发布,主要带来如下更新:
Agent 改进
在这个版本中,Agent 推出了多项改进,除了新增更多的 API 之外,还推出了单步调试和导入导出能力。从 v0.13.0 开始,RAGFlow 的 Agent 开始进行了重构,使之在易用性上逐渐接近大众使用习惯。而单步调试,则补上了最后一环。
单步调试的能力展示如下图所示,Agent 链路上的算子可以单独执行,根据输出信息来帮助用户调试。


Agent 导入导出,为 Agent 复用提供了基础。当前,在 LLM 应用生态中,Agent/工作流已经有很多框架可以选择,这类系统,本质上是一个提供给非程序员的 IDE ,因此,针对业务场景编排特定的 Agent/工作流,并不是非常轻松的事情,我们可以把编排好的 Agent 类比为 App,而发布和执行 Agent 的框架可以类比为 App Store。所以从长远来看,各框架的 Agent ,应该会逐步走向接口兼容和允许互操作。另一方面,当前的 Agent 产品形态以工作流为主,但今年已经有很多工作,开始把 Reasoning 能力体现到 Agent 框架中。到明年,这方面的工作会出现更多,特别是涉及多 Agent 的场景。LangGraph 已经发布了 LLM Agent 互操作协议,RAGFlow 在后续版本中也将会兼容该协议。

Agent 作为跟 RAG 交互密切的环节,RAGFlow 从用户使用便捷的角度出发,需要提供这个特性。但 RAGFlow 本身更加专注于 RAG 本身,因此 RAGFlow 既欢迎用户采用自己的 Agent ,也欢迎用户采用其他 Agent 类框架访问 RAGFlow。

DeepDoc 升级
文档布局模型是 DeepDoc

minimum_rotated_rectangle 是一种常用的计算几何算法,用于计算一个凸多边形的最小外接矩形。这个矩形是能够包含整个凸多边形的最小面积矩形。 在 Python 中,可以使用 OpenCV 库中的 `minAreaRect` 函数来计算一个凸多边形的最小外接矩形。这个函数接受一个包含多边形顶点坐标的 numpy 数组作为输入,返回一个矩形对象,其中包含了最小外接矩形的中心坐标、宽度、高度以及旋转角度等信息。 下面是一个示例代码,演示了如何使用 `minAreaRect` 函数计算一个凸多边形的最小外接矩形: ```python import cv2 import numpy as np # 创建一个凸多边形 points = np.array([(0, 0), (0, 100), (100, 100), (100, 50), (50, 0)]) hull = cv2.convexHull(points) # 计算凸多边形的最小外接矩形 rect = cv2.minAreaRect(hull) # 绘制凸多边形和最小外接矩形 img = np.zeros((200, 200, 3), dtype=np.uint8) cv2.drawContours(img, [hull], 0, (0, 255, 0), 2) box = cv2.boxPoints(rect).astype(np.int32) cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Minimum Rotated Rectangle', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个示例代码中,我们首先创建了一个凸多边形,然后使用 `convexHull` 函数计算了凸包,最后使用 `minAreaRect` 函数计算了凸多边形的最小外接矩形,并绘制了结果图像。可以通过修改 `points` 变量中的坐标,来测试不同形状的凸多边形。
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