AutoFlow:一款基于GraphRAG,用TiDB Vector等构建,轻松集成到网站

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AutoFlow是一款由 PingCAP 开发的开源工具,旨在通过 TiDB 无服务器向量存储构建基于图的知识库。它集成了 LlamaIndex 和 DSPy 框架,支持复杂的对话搜索和知识图谱编辑。此外,AutoFlow Studio 是一个无代码的自动化测试工具,专为 QA 团队、开发人员和产品经理设计,用于简化跨浏览器测试。

开源神器 AutoFlow!基于 GraphRAG,用 TiDB Vector 等构建,轻松集成到网站

AutoFlow功能特点:

1、知识图谱构建

基于 TiDB 向量存储,支持知识图谱的创建和编辑。

2、对话搜索

集成 LlamaIndex 和 DSPy 框架,提供类似 Perplexity 的对话搜索功能。

3、无服务器存储

利用 TiDB 无服务器向量存储,支持大规模数据存储和管理。

4、嵌入式搜索窗口

通过简单的 JavaScript 代码片段,将对话搜索窗口嵌入网站。

5、AI 驱动的测试创建

利用直观的录制器和 AI 驱动的建议,轻松构建自动化测试,无需编写代码。

6、跨浏览器兼容性

在多个浏览器(Chrome、Firefox、Safari 等)上无缝执行测试。

7、协作工作区

通过共享工作区、实时协作功能和访问级别角色,促进团队合作。

8、全面报告和分析

提供详细的可共享报告、实时警报和可视化的用户旅程。

9、无缝集成

使用 CLI、API 或与流行的 CI/CD 工具预先构建的集成,将其集成到现有工作流程中。

AutoFlow使用场景:

1、知识管理:企业可以利用 AutoFlow 构建智能知识库,提升知识检索的精准度。

2、软件测试:QA 团队可以使用 AutoFlow Studio 自动化回归测试,提高测试效率。

3、开发协作:开发人员可以利用 AutoFlow Studio 进行左移测试,早期发现错误。

AutoFlow适用人群:

1、开发者:加速构建和测试流程。

2、QA 团队:加速测试周期,确保高质量交付。

3、产品经理:提前捕捉错误,加速产品上市时间。

AutoFlow相关网址:

1、Github网址https://github.com/pingcap/autoflow

2、示例网址https://tidb.ai/

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标签: AI知识库, DeepSeek, RAG框架

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