AI_RAG liefert eine modulare Lösung für retrieval-augmented Generation, die Dokumentenindexierung, Vektorsuche, Einbettungsgenerierung und LLM-gesteuerte Antwortkomposition kombiniert. Benutzer bereiten Textkorpora vor, verbinden einen Vektorspeicher wie FAISS oder Pinecone, konfigurieren Einbettungs- und LLM-Endpunkte und starten den Indexierungsprozess. Wenn eine Anfrage eingeht, ruft AI_RAG die relevantesten Passagen ab, füttert sie zusammen mit dem Prompt in das gewählte Sprachmodell und liefert eine kontextuell fundierte Antwort. Das erweiterbare Design ermöglicht benutzerdefinierte Konnektoren, Multi-Modell-Unterstützung und feinkörnige Steuerung über Retrieval- und Generierungsparameter, ideal für Wissensdatenbanken und fortgeschrittene Konversationsagenten.

Rhippo revolutioniert die Art und Weise, wie Teams mit ihren LLM-Chatbots zusammenarbeiten. Durch die Erstellung eines 'Gehirns', das relevanten Kontext in Ihre Eingabeaufforderungen einspeist und eine sich ständig aktualisierende Wissensdatenbank pflegt, wird sichergestellt, dass nur wichtige Projektinformationen geteilt werden. Die Einrichtung ist schnell und dauert weniger als 10 Minuten und beinhaltet Integrationen mit Slack und Google Drive für eine nahtlose Kommunikation. Rhippo verspricht verbesserte Antworten mit modernen Einbettungsmodellen und garantiert Datenpunktion durch Google Drive.