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Die besten RAG 시스템-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte RAG 시스템-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

RAG 시스템

  • LLM-Powered RAG System

    Ein Open-Source-Framework, das retrieval-augmented generation Chat-Agenten durch die Kombination von LLMs mit Vektordatenbanken und anpassbaren Pipelines ermöglicht.
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    Was ist LLM-Powered RAG System?
    Das LLM-gesteuerte RAG-System ist ein entwicklerorientiertes Framework zum Aufbau von retrieval-augmented generation (RAG)-Pipelines. Es bietet Module für die Einbettung von Dokumentensammlungen, Indizierung via FAISS, Pinecone oder Weaviate sowie das Abrufen relevanten Kontexts zur Laufzeit. Das System nutzt LangChain-Wrappers zur Orchestrierung von LLM-Aufrufen, unterstützt Prompt-Vorlagen, Streaming-Antworten und Multi-Vektor-Store-Adapter. Es vereinfacht die End-to-End-Bereitstellung von RAG für Knowledge Bases, mit Anpassungsmöglichkeiten bei jedem Schritt – von der Einbettungsmodellkonfiguration bis zum Prompt-Design und der Ergebnisnachbearbeitung.

  • Controllable RAG Agent

    Ein Open-Source-Python-Framework zum Erstellen von Retrieval-Augmented Generation-Agenten mit anpassbarer Kontrolle über Abruf und Antwortgenerierung.
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    Was ist Controllable RAG Agent?
    Das Controllable RAG Agent-Framework bietet einen modularen Ansatz zum Aufbau von Retrieval-Augmented Generation-Systemen. Es ermöglicht die Konfiguration und Verkettung von Abrufkomponenten, Speichermodulen und Generierungsstrategien. Entwickler können verschiedene LLMs, Vektordatenbanken und Richtliniencontroller anpassen, um zu steuern, wie Dokumente vor der Generierung abgerufen und verarbeitet werden. Basierend auf Python umfasst es Dienstprogramme für Indexierung, Abfragen, Verfolgung der Gesprächshistorie und kontrollierte Ablaufsteuerung, was es ideal für Chatbots, Wissensassistenten und Forschungstools macht.
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