Refly: बातचीत को दोबारा इस्तेमाल योग्य प्रक्रिया बनाने वाला ओपन-सोर्स Vibe Workflow प्लेटफ़ॉर्म

Refly स्वयं को दुनिया का पहला ओपन-सोर्स Vibe Workflow प्लेटफ़ॉर्म कहता है, और मंशा एक और चैट विंडो की नहीं बल्कि एक खुले कैनवास की है। उस पर आप कई स्वतंत्र बातचीत खोलते हैं, विचार, स्रोत और खोज परिणाम फैलाते हैं, उन्हें जोड़ते हैं, और अंत में एक दस्तावेज़ या दोहराई जा सकने वाली प्रक्रिया तैयार होती है। इसमें 13 से अधिक प्रमुख भाषा मॉडल जुड़े हैं, मल्टीमॉडल फ़ाइल प्रोसेसिंग है, कौशल प्रणाली और ज्ञानकोश इंजन है, और यह क्लाउड में या Docker से स्वयं होस्ट करके चलता है।

एक ही श्रेणी की समस्या यह है कि वह एक साथ भूलती भी है और धुँधला भी करती है। चौदहवें दौर तक तय किया ढाँचा, छोड़े गए विकल्प और उद्धृत स्रोत एक ही संदर्भ में पड़े रहते हैं और मॉडल सूत्र खोने लगता है। Refly बातचीत को कैनवास पर नोड के रूप में रखता है, हर नोड का अपना संदर्भ होता है, और आप ठीक-ठीक तय करते हैं कि इस दौर में कौन से नोड शामिल हों और कौन रुके रहें। यह असली काम के ज़्यादा करीब है: कई रेखाएँ साथ चलती हैं और ज़रूरत पर मिल जाती हैं।

दूसरी परत है स्थायित्व। एक बार का उत्तर मिट जाता है; Refly प्रक्रिया बचाने की कोशिश करता है: सामग्री कहाँ से आई, किस कौशल ने संभाला, कौन सा मॉडल चला, क्या निकला। ओपन-सोर्स होना यहीं मायने रखता है, क्योंकि न प्रक्रिया न डेटा किसी एक विक्रेता के सर्वर पर बंधा रहता है।

मुख्य क्षमताएँ

कई श्रेणियों वाली बातचीत

कई स्वतंत्र संदर्भ समानांतर संभाले जाते हैं और नोड के बीच स्वतंत्र रूप से आया-जाया जाता है, जिससे जटिल एजेंटिक प्रवाह संभव होता है, सब कुछ एक समयरेखा में ठूँसने के बजाय।

बहु-मॉडल ढाँचा

13 से अधिक प्रमुख मॉडल मिश्रित शेड्यूलिंग और समानांतर प्रोसेसिंग के साथ जुड़े हैं, इसलिए मॉडल बदलने पर उपकरण नहीं बदलना पड़ता और चैट इंटरफ़ेस एक ही रहता है।

मल्टीमॉडल प्रोसेसिंग

PDF, DOCX, TXT और सात से अधिक फ़ाइल प्रारूप, साथ में PNG और JPG जैसी आम तस्वीरें, बैच में संसाधित होती हैं।

AI आधारित कौशल

Perplexity AI और Stanford Storm जैसी क्षमताएँ वेब पर खोज, ज्ञान पुनःप्राप्ति, प्रश्न पुनर्लेखन और सुझाव देती हैं।

संदर्भ प्रबंधन और ज्ञानकोश

अस्थायी ज्ञानकोश बनाया जा सकता है और नोड संदर्भ के रूप में चुने जा सकते हैं; ज्ञानकोश विषम स्रोत लेता है, RAG पर अर्थ आधारित खोज करता है और ज्ञान ग्राफ़ बनाता है।

सामग्री संग्रह और क्लिप

GitHub और Medium जैसे प्लेटफ़ॉर्म से एक क्लिक में संग्रह, स्वतः वर्गीकरण और टैग के साथ, और किसी भी पृष्ठ को काटकर निजी पुस्तकालय बढ़ाना।

कैसे इस्तेमाल करें

1. साइट खोलिए, शुरू करें दबाइए और Google या GitHub खाते से लॉगिन कीजिए, या सीधे Refly Cloud खोलिए।
2. मुख्य स्क्रीन पर कैनवास बनाएँ चुनिए और इस काम को एक सवाल नहीं बल्कि कार्यक्षेत्र मानिए।
3. कैनवास पर कई बातचीत खोलिए और अलग-अलग दिशाओं को समानांतर चलने दीजिए।
4. AI की प्रतिक्रिया से सामग्री सुधारिए और अगले दौर में केवल ज़रूरी नोड ले जाइए।
5. पूरा होने पर दस्तावेज़ के रूप में निर्यात कीजिए या साझा करके समीक्षा करवाइए।
6. स्वयं होस्ट करना हो तो Docker से तैनात कीजिए; न्यूनतम दो कोर CPU और 4GB मेमोरी चाहिए। उद्यम के लिए निजी तैनाती हेतु टीम से संपर्क कीजिए।

तैनाती के विकल्प

• क्लाउड: Refly Cloud खोलिए और बिना कॉन्फ़िगरेशन सभी सुविधाएँ इस्तेमाल कीजिए, स्वयं होस्ट करने से पहले यह समझदारी भरा पहला कदम है।
• Docker स्वयं होस्टिंग: न्यूनतम दो कोर CPU और 4GB मेमोरी, और एक कंटेनर कमांड से सेवा चालू हो जाती है।
• स्थानीय विकास: रिपॉज़िटरी के CONTRIBUTING.md का पालन कीजिए, कोड बदलने या अपने मॉडल जोड़ने वालों के लिए उपयोगी।
• उद्यम: डेटा की जगह सख़्त शर्त हो तो निजी तैनाती के लिए टीम से संपर्क कीजिए।
• लागत पर ध्यान: स्वयं होस्टिंग सदस्यता बचाती है पर मॉडल API के बिल, कुंजी प्रबंधन और अपडेट जोड़ती है; महीने के हिसाब से गणना कीजिए।

किसके लिए उपयुक्त

• उन शोधकर्ताओं के लिए जो हफ़्तों तक जटिल विषय पर काम करते हैं और स्रोत, परिकल्पना व निष्कर्ष अलग नोड में रखते हैं जो एक-दूसरे को दूषित नहीं करते।
• तकनीकी दस्तावेज़ या लंबे लेख लिखने वालों के लिए, जो विचार और अंतिम मसौदा एक ही कैनवास पर रखते हैं।
• निजी ज्ञानकोश बनाने वालों के लिए, जहाँ संग्रह, क्लिप और खोज एक ही रेखा में आते हैं।
• उन टीमों के लिए जिन्हें डेटा की जगह मायने रखती है: ओपन-सोर्स और स्वयं होस्टिंग से प्रक्रिया व सामग्री अपनी मशीनों पर रहती है।
• कई मॉडल इस्तेमाल करने वालों के लिए, जो काम के हिसाब से चुनना चाहते हैं, एक मॉडल से बँधना नहीं।

सीमाएँ और सावधानियाँ

• श्रेणियों और कैनवास की सीखने की लागत है; एक लंबी बातचीत के आदी लोगों को शुरू में नोड प्रबंधन सवाल से भारी लगेगा।
• 13 से अधिक मॉडल का अर्थ है कि गुणवत्ता चुने गए मॉडल और बुलाने के तरीके पर निर्भर है, और वही प्रॉम्प्ट हर मॉडल पर अलग व्यवहार करता है।
• ज्ञानकोश RAG और अर्थ आधारित खोज पर टिका है, इसलिए विभाजन रणनीति और स्रोत की गुणवत्ता नतीजा तय करती है; खराब इनपुट खराब आउटपुट ही रहता है।
• स्वयं होस्टिंग में API बिल, कुंजी प्रबंधन और अपडेट अपने ज़िम्मे आते हैं, और दो कोर के साथ 4GB न्यूनतम है, आरामदायक नहीं।
• स्रोत प्रत्येक मॉडल की सीमा या बिलिंग नहीं बताता, इसलिए क्लाउड और स्वयं होस्टिंग की लागत का अंतर खुद निकालना होगा।
• डेटा कितने समय रखा जाता है और प्रशिक्षण में इस्तेमाल होता है या नहीं, यह स्रोत में नहीं है; अनुबंध और व्यक्तिगत डेटा से पहले पुष्टि कीजिए।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Refly आम AI चैट से कैसे अलग है?

आम उपकरण एक रेखा है; Refly एक कैनवास है जहाँ कई बातचीत समानांतर चलती हैं, नोड सटीक रूप से संदर्भ बनाए जा सकते हैं और नतीजा दोबारा इस्तेमाल योग्य प्रक्रिया में बदल जाता है।

क्या इसे स्वयं होस्ट किया जा सकता है?

हाँ। परियोजना Docker मार्ग और न्यूनतम दो कोर CPU व 4GB मेमोरी बताती है; क्लाउड और उद्यम निजी तैनाती भी उपलब्ध है।

कौन सी फ़ाइलें समर्थित हैं?

स्रोत PDF, DOCX, TXT और सात से अधिक दस्तावेज़ प्रारूप, साथ में PNG व JPG जैसी आम तस्वीरें बताता है।

क्या कोड लिखना पड़ता है?

नहीं। कैनवास बातचीत और नोड संचालन से चलता है; कमांड लाइन और कॉन्फ़िग फ़ाइलें केवल स्वयं होस्टिंग व स्थानीय विकास में आती हैं।