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启动一个AI驱动的聊天

知识库、无幻觉聊天和文件管理是RAGFlow的三大支柱。RAGFlow中的聊天基于特定的知识库或多个知识库。一旦您创建了知识库并完成了文件解析，您就可以开始进行AI对话。

开始一个AI聊天

您通过创建一个助手来开始AI对话。

点击页面顶部中间的Chat标签>创建助手以显示聊天配置对话框用于您的下一个对话。

RAGFlow 为您提供了为每次对话选择不同聊天模型的灵活性，同时允许您在系统模型设置中设置默认模型。
更新助手设置:
- Assistant name 是您的聊天助手的名称。每个助手对应一个具有独特知识库、提示、混合搜索配置和大模型设置组合的对话。
- 空响应:
  - 如果您希望将RAGFlow的答案限制在您的知识库中，请在此处留下响应。然后，当它没有检索到答案时，它会统一响应您在此处设置的内容。
  - 如果您希望RAGFlow在未从您的知识库中检索到答案时即兴发挥，请留空，这可能会导致幻觉。
- 显示引用: 这是RAGFlow的一个关键特性，默认启用。RAGFlow不像一个黑盒子那样工作，而是清晰地展示其响应所基于的信息来源。
- 选择相应的知识库。您可以选择一个或多个知识库，但请确保它们使用相同的嵌入模型，否则会发生错误。
更新 Prompt Engine:
- 在系统中，您可以为您的LLM填写提示，您也可以在开始时保留默认提示不变。
- 相似度阈值 设置每个文本块的相似度“门槛”。默认值为0.2。相似度得分较低的文本块将被过滤掉，不会出现在最终响应中。
- 向量相似度权重 默认设置为0.3。RAGFlow使用混合评分系统，结合关键词相似度和向量相似度，用于评估不同文本块的相关性。此值设置了混合评分中向量相似度组件的权重。
- Top N 决定了提供给LLM的最大块数。换句话说，即使检索到更多的块，也只有前N个块作为输入提供。
- 变量:
更新 模型设置:
- 在模型中：您可以选择聊天模型。尽管您已经在系统模型设置中选择了默认的聊天模型，RAGFlow允许您为对话选择替代的聊天模型。
- 自由度 指的是LLM即兴发挥的程度。从即兴、精确到平衡，每个自由度级别对应着温度、Top P、存在惩罚 和 频率惩罚 的独特组合。
- 温度: 大语言模型预测随机性的水平。值越高，大语言模型越有创造力。
- Top P 也被称为“核采样”。更多信息请参见这里。
- 最大令牌数: LLM响应的最大长度。请注意，如果此值设置过低，响应可能会被截断。
现在，让我们开始表演：