Refly: sohbetleri yeniden kullanılabilir süreçlere çeviren açık kaynak Vibe Workflow platformu

Refly kendini dünyanın ilk açık kaynak Vibe Workflow platformu olarak tanıtıyor; amaç bir sohbet penceresi daha değil, serbest bir tuval. Üzerinde birkaç bağımsız sohbet açıp fikirleri, kaynakları ve arama sonuçlarını yayar, birbirine bağlar ve sonunda bir belge ya da yinelenebilir bir süreç elde edersiniz. 13'ten fazla ana dil modeli entegre, çok kipli dosya işleme, beceri sistemi ve bilgi tabanı motoru var; bulutta ya da Docker ile kendi sunucunuzda çalışır.

Tek ipliğin sorunu hem unutması hem bulanıklaşması. On dördüncü turda kararlaştırdığınız çerçeve, elediğiniz seçenekler ve alıntıladığınız kaynaklar aynı bağlamda durur ve model ipi kaçırır. Refly sohbetleri tuval üzerinde düğümler olarak ayırır, her düğümün kendi bağlamı vardır ve bu turda hangi düğümlerin katılacağını, hangilerinin bekleyeceğini tam olarak siz belirlersiniz. Bu, gerçek çalışmaya daha yakındır: birkaç hat yürür, gerektiğinde birleşir.

İkinci katman kalıcılık. Tek seferlik yanıt kaybolur; Refly süreci saklamaya çalışır: malzeme nereden geldi, hangi beceri işledi, hangi model çalıştı, ne çıktı. Açık kaynak olması burada anlam kazanır, çünkü ne akış ne veri bir sağlayıcının sunucusuna kilitlenmek zorunda değil.

Temel yetenekler

Çok iplikli sohbet

Birkaç bağımsız sohbet bağlamı paralel yönetilir ve düğümler arasında serbestçe geçilir; her şeyi tek zaman çizgisine sıkıştırmak yerine karmaşık ajan akışı mümkün olur.

Çok modelli çerçeve

13'ten fazla ana model karma zamanlama ve paralel işleme ile bağlıdır; model değiştirmek araç değiştirmeyi gerektirmez ve sohbet arayüzü tek kalır.

Çok kipli işleme

PDF, DOCX, TXT ve yediden fazla dosya biçimi ile PNG, JPG gibi yaygın görseller toplu işlenir.

Yapay zekâ destekli beceriler

Perplexity AI ve Stanford Storm gibi yetenekler web genelinde arama, bilgi getirme, soru yeniden yazımı ve öneriler sunar.

Bağlam yönetimi ve bilgi tabanı

Geçici bir bilgi tabanı kurulup düğümler bağlam olarak seçilebilir; taban heterojen kaynak alır, RAG üzerinde anlamsal arama yapar ve bilgi grafiği kurar.

İçerik toplama ve kırpma

GitHub ve Medium gibi platformlardan tek tıkla toplama, otomatik sınıflandırma ve etiketleme; herhangi bir sayfayı kırpıp kişisel kitaplığı büyütme.

Nasıl kullanılır

1. Siteyi açın, başla düğmesine basıp Google veya GitHub hesabıyla giriş yapın; doğrudan Refly Cloud'u da açabilirsiniz.
2. Ana ekranda tuval oluştur seçeneğini seçin ve işi tek bir soru değil çalışma alanı olarak ele alın.
3. Tuval üzerinde birkaç sohbet açın ve farklı yönlerin paralel ilerlemesine izin verin.
4. Yapay zekânın geri bildirimiyle içeriği düzeltin ve sonraki tura yalnızca gereken düğümleri taşıyın.
5. Bitince belge olarak dışa aktarın veya ortak inceleme için paylaşın.
6. Kendi sunucunuzda çalıştırmak için Docker ile kurun; en az iki çekirdek CPU ve 4 GB bellek gerekir. Kurumsal özel kurulum için ekiple iletişime geçin.

Kurulum seçenekleri

• Bulut: Refly Cloud'u açın ve yapılandırma olmadan tüm işlevleri kullanın; kendi sunucunuza geçmeden önce mantıklı bir ilk adım.
• Docker ile kendi sunucunuz: en az iki çekirdek CPU ve 4 GB bellek, tek konteyner komutuyla hizmet ayağa kalkar.
• Yerel geliştirme: depodaki CONTRIBUTING.md dosyasını izleyin; kodu değiştirmek veya kendi modellerinizi bağlamak isteyenler için.
• Kurumsal: veri konumu kesin şartsa özel kurulum için ekiple iletişime geçin.
• Maliyet notu: kendi sunucunuz aboneliği kaldırır ama model API faturaları, anahtar yönetimi ve güncelleme yükü ekler; aylık hesaplayın.

Kime uygun

• Karmaşık bir konuyu haftalarca sürdüren ve kaynak, hipotez, sonucu birbirini kirletmeyen ayrı düğümlerde tutan araştırmacılara.
• Teknik dokümantasyon veya uzun makale yazan ve fikirden son metne kadar aynı tuvalde tutanlara.
• Kişisel bilgi tabanı kuranlara: toplama, kırpma ve arama tek hatta ilerler.
• Verinin nerede durduğunu önemseyen ekiplere: açık kaynak ve kendi sunucu, süreci ve malzemeyi kendi makinelerinde tutar.
• Birkaç model kullanan ve tek modele bağlı kalmak yerine işe göre seçmek isteyenlere.

Sınırlar ve uyarılar

• İplikler ve tuvalin öğrenme maliyeti var; tek uzun sohbete alışkın olanlar ilk denemelerde düğüm yönetimini sorunun kendisinden yorucu bulur.
• 13'ten fazla model, kalitenin seçtiğiniz modele ve çağrı biçimine bağlı olduğu anlamına gelir; aynı istem modelden modele belirgin farklı davranır.
• Bilgi tabanı RAG ve anlamsal aramaya dayanır; parçalama stratejisi ve kaynak kalitesi sonucu belirler, kötü girdi kötü çıktı olarak kalır.
• Kendi sunucunuz API faturalarını, anahtar yönetimini ve güncellemeleri size yükler; iki çekirdek ve 4 GB bir taban, konfor değil.
• Kaynak, modellerin kotalarını ve faturalandırmasını belirtmiyor; bulut ile kendi sunucu arasındaki maliyet farkını siz hesaplamalısınız.
• Verinin ne kadar saklandığı ve eğitimde kullanılıp kullanılmadığı kaynakta yok; sözleşme ve kişisel verilerden önce doğrulayın.

Sık sorulan sorular

Refly sıradan bir yapay zekâ sohbetinden nasıl ayrılır?

Sıradan araç tek bir sohbet hattıdır; Refly bir tuvaldir, birkaç sohbet paralel yürür, düğümler bağlam olarak hassas seçilir ve çıktı yeniden kullanılabilir bir sürece dönüşür.

Kendi sunucumda barındırabilir miyim?

Evet. Proje Docker yolunu ve en az iki çekirdek CPU ile 4 GB belleği belirtiyor; bulut ve kurumsal özel kurulum da var.

Hangi dosyalar destekleniyor?

Kaynak PDF, DOCX, TXT ve yediden fazla belge biçimi ile PNG, JPG gibi yaygın görselleri sayıyor.

Kod yazmam gerekir mi?

Hayır. Tuval sohbet ve düğüm işlemleriyle yürür; komut satırı ve yapılandırma dosyaları yalnızca kendi sunucunuzda barındırma ve yerel geliştirmede gerekir.