終於有省錢的 GraphRAG – LightRAG是GRAG的燈塔
省錢增效又不失去太多的準確度，值得試試看的知識圖譜 RAG
如何使用可以看這一篇
瀏覽器看這篇-browser-use
https://github.com/gregpr07/browser-use
Dify Agent
Dify AI 是一個開放靈活的生成式 AI 應用開發框架，提供了一個全方面的解決方案，讓開發者能夠輕鬆構建和運營生成式 AI的 原生應用。平台的核心技術包括 AI 工作流程編排、RAG 檢索、模型管理等功能。Dify AI 支持從 Agent 建立到工作流程編排的完整開發過程，讓使用者可以專注於創造應用的核心價值，此外，它提供的工具包括 Prompt IDE、Enterprise LLMOps 和 BaaS 等解決方案，可以大幅度的提升開發效率並優化應用性能，可以先去Dify的GitHUB看看。
特色介紹
公司內部私有化的知識庫和AI助理：
Dify AI 允許企業將內部知識庫整合到平台中，並創建專屬的AI助理，來高效地管理和利用企業知識。
公司內部可以控管的紀錄：
企業可以通過Dify AI平台對所有操作和數據進行詳細記錄和管控，確保數據安全和合規性。
AI工作流自動化：
Dify AI 提供連結公司內部資訊系統的能力，幫助企業自動化處理各種業務流程，提升運營效率。
零代碼創建 AI Agent：
平台支持用戶在無需編寫代碼的情況下，創建和部署個性化的 AI Agent，滿足各類業務需求。
支持多種大語言模型：
Dify AI 支持全球各種主流的大語言模型（LLM），為企業提供靈活的選擇，以滿足不同場景的應用需求。
開發以及運營的支持
利用 Docker 安裝
先把專案抓下來
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
然後可以用下面的指令安裝
cd docker cp .env.example .env docker compose up -d
安裝完成後，利用瀏覽器看 http://localhost/install ，按照步驟設定即可
使用線上服務
價格表
您可以在 Dify AI 官網 上了解更多詳情。
參考資料：
將你的Python程式碼改成 web api
現在AI的時代，實在是離不開python，有時候想要快速的驗證程式設計，並且對外服務，給外部的人測試，這時候可以考慮把在 CLI 執行的 python code ，改成 web api，讓外部的人測試看看，改法如下
步驟 1: 安裝 Flask
pip install Flask
步驟 2 : 建立一個 Web APP
可以建立一個名為 webapi.py 的檔案，並且輸入以下程式碼，這樣就可以簡單地把 GraphRAG 的服務對外
from flask import Flask, request, jsonify
import subprocess
import shlex
app = Flask(__name__)
@app.route('/query', methods=['POST'])
def query():
# 获取请求中的问题
data = request.json
question = data.get('question')
if not question:
return jsonify({'error': 'No question provided'}), 400
# 构建 CLI 命令
command = f"python -m graphrag.query --root ./ragtest --method local \"{question}\""
# 安全地处理命令
args = shlex.split(command)
# 执行命令
try:
result = subprocess.run(args, check=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, text=True)
response = result.stdout
# 假设输出中包含 "SUCCESS:" 和我们需要的答案
if "SUCCESS:" in response:
answer = response.split("SUCCESS:")[1].strip() # 取得成功后的文本作为答案
return jsonify({'answer': answer})
else:
return jsonify({'error': 'Failed to get a valid response from the CLI tool'}), 500
except subprocess.CalledProcessError as e:
return jsonify({'error': str(e)}), 500
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True, port=5000)
步驟 3 : 開啟服務
python webapi.py
步驟 4 : 使用 API
curl -X POST http://localhost:5000/query -H "Content-Type: application/json" -d "{\"question\": \"新修正之勞工特別休假日數有多少?\"}"
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