Umfassende 文檔導入-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von 文檔導入-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

文檔導入

  • Selbstgehostete KI-Agent-Management-Plattform, die die Erstellung, Anpassung und Bereitstellung von GPT-basierten Chatbots mit Speicher- und Plugin-Unterstützung ermöglicht.
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    Was ist RainbowGPT?
    RainbowGPT bietet einen vollständigen Rahmen für die Gestaltung, Anpassung und Bereitstellung von KI-Agenten, die von OpenAI-Modellen angetrieben werden. Es umfasst ein FastAPI-Backend, die LangChain-Integration für Tool- und Speicherverwaltung sowie eine auf React basierende Benutzeroberfläche für die Erstellung und das Testen von Agenten. Benutzer können Dokumente hochladen, um wissensbasierte Abfragen durch Vektorsuche durchzuführen, benutzerdefinierte Prompts und Verhaltensweisen definieren und externe APIs oder Funktionen verbinden. Die Plattform protokolliert Interaktionen zur Analyse und unterstützt Multi-Agenten-Workflows, die komplexe Automatisierungen und Gesprächspipelines ermöglichen.
    RainbowGPT Hauptfunktionen
    • Multi-Agenten-Chatbot-Erstellung
    • Plugin- und Tool-Integration
    • Vektorbasierte Speicherverwaltung
    • Anpassbare Agenten-Personas
    • Interaktions-Logging und Analysen
    • API- und Dokumentenaufnahme
  • SmartRAG ist ein Open-Source Python-Framework zum Aufbau von RAG-Pipelines, die LLMS-gesteuerten Frage-und-Antwort-Systemen über benutzerdefinierte Dokumentensammlungen ermöglichen.
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    Was ist SmartRAG?
    SmartRAG ist eine modulare Python-Bibliothek für retrieval-augmentierte Generations-Workflows mit großen Sprachmodellen. Es kombiniert Dokumentenaufnahme, Vektorindexierung und hochmoderne LLM-APIs, um präzise, kontextreiche Antworten zu liefern. Nutzer können PDFs, Textdateien oder Webseiten importieren, sie mit beliebten Vektorspeichern wie FAISS oder Chroma indexieren und benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen definieren. SmartRAG steuert die Abfrage, die Zusammenstellung der Prompts und die LLM-Inferenz und liefert kohärente Antworten, die auf Quell-Dokumenten basieren. Durch die Abstraktion der Komplexität von RAG-Pipelines beschleunigt es die Entwicklung von Wissensdatenbank-Frage-und-Antwort-Systemen, Chatbots und Forschungsassistenten. Entwickler können Verbindungen erweitern, LLM-Anbieter austauschen und Retrieval-Strategien an spezifische Wissensdomänen anpassen.
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