The Ragflow MCP server is now modular. Code base got refactored by robots.

https://github.com/norandom/ragflow-claude-desktop-local-mcp

1. added sentrux metrics
2. modularized the functions, including DSPy support
3. tested with new Ragflow version
4. tested with OpenAI API
5. added specs (Kiro)
6. added pytest

#ragflow #mcp #python #dspy

GitHub - norandom/ragflow-claude-desktop-local-mcp: RAGflow at your GenAI flows - for expert-knowledge access based of complex documents

RAGflow at your GenAI flows - for expert-knowledge access based of complex documents - norandom/ragflow-claude-desktop-local-mcp

GitHub

Как я собрал на DGX Spark приватный AI-сервер, и теперь рассказываю, что туда вошло

У меня на столе стоит небольшая золотистая коробочка размером чуть больше Mac mini. Внутри — приватный AI-сервер: чат с локальной 26B-моделью, поисковая индексация моих документов с GPU-парсингом, конструктор агентов в Dify, RAGFlow для тяжёлого парсинга PDF, мониторинг, бэкапы, опциональный кластер из двух машин по QSFP 200G. Тридцать контейнеров, пять минут на установку через sudo bash install.sh , ноль обращений к внешним API. Я делал это не как pet-project, а под себя — мне нужна была машина для работы с корпоративными документами, договорами и регламентами, которые ни при каких условиях нельзя отдавать в облачные ассистенты. Сборка получилась самостоятельным дистрибутивом — назвал его AGmind, выложил на GitHub под Apache 2.0. В статье разберу: — из чего собран стек и зачем там каждый компонент; — почему RAGFlow пришлось пересобрать с нуля и что я туда добавил; — как устроен кластер из двух Spark'ов; — пять конкретных грабель GB10, которые я ловил вечерами; — почему Claude Code за месяц превратил один из этих компонентов в работающий продукт, но при этом не заменил собственно программиста.

https://habr.com/ru/articles/1030802/

#dgx_spark #gb10 #arm64 #vllm #dify #ragflow #rag #llm

Как я собрал на DGX Spark приватный AI-сервер, и теперь рассказываю, что туда вошло

У меня на столе стоит небольшая золотистая коробочка размером чуть больше Mac mini. Внутри — приватный AI-сервер: чат с локальной 26B-моделью, поисковая индексация моих документов с GPU-парсингом,...

Хабр

🧠 Il progetto #RAGflow continua ad evolversi, con diverse novità dedicate al recupero sempre più efficiente delle informazioni. 
🤖 E introduce la possibilità di creare #AI Agent strutturati in grado di orchestrate flussi anche molto complessi. 
💡 Il tutto realizzabile attraverso un'interfaccia grafica a blocchi che mette a disposizione modelli, azioni e tool esterni. 

#AI #GenAI #GenerativeAI #IntelligenzaArtificiale

🧠 #RagFlow continua ad evolversi, introducendo nuove funzionalità.
👉 Supporto del flusso di lavoro basato sui grafi. 
👉 Aggiunta di nuovi componenti come Wikipedia, PubMed, Baidu e Duckduckgo.
👉 Supporto dell'analisi dei file audio.
👉 Supporto di #GraphRAG e mappe mentali.

🔗 Il progetto: https://github.com/infiniflow/ragflow 

___ 

✉️ 𝗦𝗲 𝘃𝘂𝗼𝗶 𝗿𝗶𝗺𝗮𝗻𝗲𝗿𝗲 𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼𝗿𝗻𝗮𝘁𝗼/𝗮 𝘀𝘂 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗲 𝘁𝗲𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲, 𝗶𝘀𝗰𝗿𝗶𝘃𝗶𝘁𝗶 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗺𝗶𝗮 𝗻𝗲𝘄𝘀𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿: https://bit.ly/newsletter-alessiopomaro 

#AI #GenAI #GenerativeAI  #IntelligenzaArtificiale 

GitHub - infiniflow/ragflow: RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fuses cutting-edge RAG with Agent capabilities to create a superior context layer for LLMs

RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fuses cutting-edge RAG with Agent capabilities to create a superior context layer for LLMs - infiniflow/ragflow

GitHub

🧠 Ho provato #RAGFlow, un framework #RAG open source dotato di un'interfaccia web based che permette di configurare completamente il sistema. 
🚀 Pur usando un modello di #embeddings e un LLM non estremamente evoluti, i risultati sono già molto interessanti.
👉 Il progetto è su GitHub, e può essere installato ovunque: https://github.com/infiniflow/ragflow

___

✉️ 𝗦𝗲 𝘃𝘂𝗼𝗶 𝗿𝗶𝗺𝗮𝗻𝗲𝗿𝗲 𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼𝗿𝗻𝗮𝘁𝗼/𝗮 𝘀𝘂 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗲 𝘁𝗲𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲, 𝗶𝘀𝗰𝗿𝗶𝘃𝗶𝘁𝗶 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗺𝗶𝗮 𝗻𝗲𝘄𝘀𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿: https://bit.ly/newsletter-alessiopomaro 

#AI #GenAI #GenerativeAI

GitHub - infiniflow/ragflow: RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fuses cutting-edge RAG with Agent capabilities to create a superior context layer for LLMs

RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fuses cutting-edge RAG with Agent capabilities to create a superior context layer for LLMs - infiniflow/ragflow

GitHub