Die neuesten RAG 서비스-Lösungen 2024

Nutzen Sie die neuesten RAG 서비스-Tools, die 2024 auf den Markt gekommen sind, um Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

RAG 서비스

  • Optimierung der Entwicklung von KI-Anwendungen mit RAG-as-a-Service.
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    Was ist Ragie?
    Ragie ist eine robuste RAG-as-a-Service-Plattform für Entwickler, die das Erstellen von KI-Anwendungen vereinfacht, die mit verschiedenen Datenquellen verbunden sind. Es bietet einfache APIs für die Datenindizierung und -abruf sowie Connectoren für Anwendungen wie Google Drive und Notion. Entwickler können sich darauf konzentrieren, intelligente Anwendungen zu erstellen, ohne sich mit den Komplexitäten von Infrastruktur und Datenmanagement befassen zu müssen. Die Plattform ist darauf ausgelegt, den Entwicklungsprozess zu beschleunigen, sodass Teams hochwertige Anwendungen schneller als je zuvor bereitstellen können.
  • Griptape ermöglicht eine schnelle und sichere Entwicklung und Bereitstellung von KI-Agenten mit Ihren Daten.
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    Was ist Griptape?
    Griptape bietet ein umfassendes KI-Framework, das die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Agenten vereinfacht. Es stattet Entwickler mit Werkzeugen zur Datenaufbereitung (ETL), abfragebasierten Diensten (RAG) und der Verwaltung von Agenten-Workflows aus. Die Plattform unterstützt den Aufbau sicherer, zuverlässiger KI-Systeme ohne die Komplexität traditioneller KI-Frameworks, sodass Organisationen ihre Daten effektiv für intelligente Anwendungen nutzen können.
  • rag-services ist ein Open-Source-Mikroservic-Framework, das skalierbare Abfrage-ergänzte Generierungs-Pipelines mit Vektorspeicherung, LLM-Inferenz und Orchestrierung ermöglicht.
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    Was ist rag-services?
    rag-services ist eine erweiterbare Plattform, die RAG-Pipelines in diskrete Mikroservices unterteilt. Es bietet einen Dokumentenspeicher-Service, einen Vektorindex-Service, einen Einbettungsdienst, mehrere LLM-Inferenzdienste und einen Orchestrator, der Arbeitsabläufe koordiniert. Jedes Modul stellt REST-APIs bereit, sodass Sie Datenbanken und Modellanbieter kombinieren können. Mit Unterstützung für Docker und Docker Compose können Sie es lokal oder in Kubernetes-Clustern bereitstellen. Das Framework ermöglicht skalierbare, fehlertolerante RAG-Lösungen für Chatbots, Wissensbasen und automatisierte Dokumenten-Q&A.
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