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Update readme (#741)
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Update readme.
### Type of change
- [x] Documentation Update
Signed-off-by: Jin Hai <[email protected]>
- README.md +11 -11
- README_ja.md +13 -12
- README_zh.md +11 -11
README.md
CHANGED
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[RAGFlow](https://demo.ragflow.io) is an open-source RAG (Retrieval-Augmented Generation) engine based on deep document understanding. It offers a streamlined RAG workflow for businesses of any scale, combining LLM (Large Language Models) to provide truthful question-answering capabilities, backed by well-founded citations from various complex formatted data.
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## 🌟 Key Features
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### 🍭 **"Quality in, quality out"**
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- Multiple recall paired with fused re-ranking.
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57 |
- Intuitive APIs for seamless integration with business.
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## 📌 Latest Features
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- 2024-05-08 Integrates LLM DeepSeek-V2.
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- 2024-04-26 Adds file management.
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63 |
-
- 2024-04-19 Supports conversation API ([detail](./docs/conversation_api.md)).
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-
- 2024-04-16 Integrates an embedding model 'bce-embedding-base_v1' from [BCEmbedding](https://github.com/netease-youdao/BCEmbedding), and [FastEmbed](https://github.com/qdrant/fastembed), which is designed specifically for light and speedy embedding.
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-
- 2024-04-11 Supports [Xinference](./docs/xinference.md) for local LLM deployment.
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66 |
-
- 2024-04-10 Adds a new layout recognition model for analyzing legal documents.
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67 |
-
- 2024-04-08 Supports [Ollama](./docs/ollama.md) for local LLM deployment.
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- 2024-04-07 Supports Chinese UI.
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## 🔎 System Architecture
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<div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;">
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[RAGFlow](https://demo.ragflow.io) is an open-source RAG (Retrieval-Augmented Generation) engine based on deep document understanding. It offers a streamlined RAG workflow for businesses of any scale, combining LLM (Large Language Models) to provide truthful question-answering capabilities, backed by well-founded citations from various complex formatted data.
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## 📌 Latest Updates
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- 2024-05-08 Integrates LLM DeepSeek-V2.
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- 2024-04-26 Adds file management.
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- 2024-04-19 Supports conversation API ([detail](./docs/conversation_api.md)).
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- 2024-04-16 Integrates an embedding model 'bce-embedding-base_v1' from [BCEmbedding](https://github.com/netease-youdao/BCEmbedding), and [FastEmbed](https://github.com/qdrant/fastembed), which is designed specifically for light and speedy embedding.
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- 2024-04-11 Supports [Xinference](./docs/xinference.md) for local LLM deployment.
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- 2024-04-10 Adds a new layout recognition model for analyzing legal documents.
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- 2024-04-08 Supports [Ollama](./docs/ollama.md) for local LLM deployment.
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- 2024-04-07 Supports Chinese UI.
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## 🌟 Key Features
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### 🍭 **"Quality in, quality out"**
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- Multiple recall paired with fused re-ranking.
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- Intuitive APIs for seamless integration with business.
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## 🔎 System Architecture
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<div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;">
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README_ja.md
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[RAGFlow](https://demo.ragflow.io) は、深い文書理解に基づいたオープンソースの RAG (Retrieval-Augmented Generation) エンジンである。LLM(大規模言語モデル)を組み合わせることで、様々な複雑なフォーマットのデータから根拠のある引用に裏打ちされた、信頼できる質問応答機能を実現し、あらゆる規模のビジネスに適した RAG ワークフローを提供します。
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## 🌟 主な特徴
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### 🍭 **"Quality in, quality out"**
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- 複数の想起と融合された再ランク付け。
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57 |
- 直感的な API によってビジネスとの統合がシームレスに。
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## 📌 最新の機能
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- 2024-05-08 LLM DeepSeek-V2を統合しました。
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- 2024-04-26 「ファイル管理」機能を追加しました。
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- 2024-04-19 会話 API をサポートします ([詳細](./docs/conversation_api.md))。
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- 2024-04-16 [BCEmbedding](https://github.com/netease-youdao/BCEmbedding) から埋め込みモデル「bce-embedding-base_v1」を追加します。
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- 2024-04-16 [FastEmbed](https://github.com/qdrant/fastembed) は、軽量かつ高速な埋め込み用に設計されています。
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- 2024-04-11 ローカル LLM デプロイメント用に [Xinference](./docs/xinference.md) をサポートします。
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-
- 2024-04-10 メソッド「Laws」に新しいレイアウト認識モデルを追加します。
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68 |
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- 2024-04-08 [Ollama](./docs/ollama.md) を使用した大規模モデルのローカライズされたデプロイメントをサポートします。
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- 2024-04-07 中国語インターフェースをサポートします。
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## 🔎 システム構成
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<div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;">
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[RAGFlow](https://demo.ragflow.io) は、深い文書理解に基づいたオープンソースの RAG (Retrieval-Augmented Generation) エンジンである。LLM(大規模言語モデル)を組み合わせることで、様々な複雑なフォーマットのデータから根拠のある引用に裏打ちされた、信頼できる質問応答機能を実現し、あらゆる規模のビジネスに適した RAG ワークフローを提供します。
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## 📌 最新情報
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- 2024-05-08 LLM DeepSeek-V2を統合しました。
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- 2024-04-26 「ファイル管理」機能を追加しました。
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- 2024-04-19 会話 API をサポートします ([詳細](./docs/conversation_api.md))。
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- 2024-04-16 [BCEmbedding](https://github.com/netease-youdao/BCEmbedding) から埋め込みモデル「bce-embedding-base_v1」を追加します。
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- 2024-04-16 [FastEmbed](https://github.com/qdrant/fastembed) は、軽量かつ高速な埋め込み用に設計されています。
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- 2024-04-11 ローカル LLM デプロイメント用に [Xinference](./docs/xinference.md) をサポートします。
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- 2024-04-10 メソッド「Laws」に新しいレイアウト認識モデルを追加します。
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- 2024-04-08 [Ollama](./docs/ollama.md) を使用した大規模モデルのローカライズされたデプロイメントをサポートします。
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- 2024-04-07 中国語インターフェースをサポートします。
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## 🌟 主な特徴
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### 🍭 **"Quality in, quality out"**
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- 複数の想起と融合された再ランク付け。
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- 直感的な API によってビジネスとの統合がシームレスに。
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## 🔎 システム構成
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<div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;">
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README_zh.md
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[RAGFlow](https://demo.ragflow.io) 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程,结合大语言模型(LLM)针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。
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## 🌟 主要功能
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### 🍭 **"Quality in, quality out"**
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- 基于多路召回、融合重排序。
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- 提供易用的 API,可以轻松集成到各类企业系统。
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## 📌 新增功能
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- 2024-05-08 集成大模型 DeepSeek
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- 2024-04-26 增添了'文件管理'功能.
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- 2024-04-19 支持对话 API ([更多](./docs/conversation_api.md)).
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- 2024-04-16 集成嵌入模型 [BCEmbedding](https://github.com/netease-youdao/BCEmbedding) 和 专为轻型和高速嵌入而设计的 [FastEmbed](https://github.com/qdrant/fastembed) 。
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-
- 2024-04-11 支持用 [Xinference](./docs/xinference.md) 本地化部署大模型。
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- 2024-04-10 为‘Laws’版面分析增加了底层模型。
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- 2024-04-08 支持用 [Ollama](./docs/ollama.md) 本地化部署大模型。
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- 2024-04-07 支持中文界面。
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## 🔎 系统架构
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<div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;">
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[RAGFlow](https://demo.ragflow.io) 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程,结合大语言模型(LLM)针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。
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## 📌 近期更新
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- 2024-05-08 集成大模型 DeepSeek
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- 2024-04-26 增添了'文件管理'功能.
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- 2024-04-19 支持对话 API ([更多](./docs/conversation_api.md)).
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- 2024-04-16 集成嵌入模型 [BCEmbedding](https://github.com/netease-youdao/BCEmbedding) 和 专为轻型和高速嵌入而设计的 [FastEmbed](https://github.com/qdrant/fastembed) 。
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37 |
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- 2024-04-11 支持用 [Xinference](./docs/xinference.md) 本地化部署大模型。
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- 2024-04-10 为‘Laws’版面分析增加了底层模型。
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- 2024-04-08 支持用 [Ollama](./docs/ollama.md) 本地化部署大模型。
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- 2024-04-07 支持中文界面。
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## 🌟 主要功能
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### 🍭 **"Quality in, quality out"**
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- 基于多路召回、融合重排序。
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- 提供易用的 API,可以轻松集成到各类企业系统。
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## 🔎 系统架构
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