Die besten RAG-приложения-Lösungen für Sie

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

RAG-приложения

  • FastAPI Agents ist ein Open-Source-Framework, das auf LLM basierende Agenten als RESTful-APIs mit FastAPI und LangChain bereitstellt.
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    Was ist FastAPI Agents?
    FastAPI Agents bietet eine robuste Serviceschicht für die Entwicklung von LLM-basierten Agenten mit dem Web-Framework FastAPI. Es ermöglicht die Definition des Agentenverhaltens mit LangChain Chains, Tools und Speichersystemen. Jeder Agent kann als standardmäßiger REST-Endpunkt bereitgestellt werden, der asynchrone Anfragen, Streaming-Antworten und anpassbare Payloads unterstützt. Die Integration mit Vektorspeichern ermöglicht retrieval-augmented Generation für wissensgetriebene Anwendungen. Das Framework umfasst integrierte Protokollierung, Überwachungs-Hooks und Docker-Unterstützung für containerisierte Bereitstellung. Es ist einfach, Agenten mit neuen Tools, Middleware und Authentifizierung zu erweitern. FastAPI Agents beschleunigt die Marktreife von KI-Lösungen und stellt Sicherheit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit agentenbasierter Anwendungen in Unternehmen und Forschungseinrichtungen sicher.
    FastAPI Agents Hauptfunktionen
    • RESTful Agent-Endpunkte
    • Asynchrone Anfragenbehandlung
    • Streaming-Antwort-Unterstützung
    • LangChain-Integration
    • Vektorspeicher RAG-Unterstützung
    • Benutzerdefinierte Tool- und Chain-Definitionen
    • Integrierte Protokollierung und Überwachung
    • Docker-Containerisierung
    FastAPI Agents Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Keine direkten Preisinformationen verfügbar
    Keine mobile oder Erweiterungs-App vorhanden
    Experimentelle OpenAI SDK-Kompatibilität kann instabil sein

    Vorteile

    Nahtlose Integration mehrerer KI-Agenten-Frameworks
    Eingebaute Sicherheitsfunktionen zum Schutz von Endpunkten
    Hohe Leistung und Skalierbarkeit durch FastAPI
    Vorgefertigte Docker-Container für einfache Bereitstellung
    Automatische API-Dokumentationserstellung
    Erweiterbare Architektur, die benutzerdefinierte Agenten-Framework-Unterstützung ermöglicht
    Umfassende Dokumentation und reale Beispiele
  • Cognita ist ein Open-Source-RAG-Framework, das den Aufbau modularer KI-Assistenten mit Dokumentenabruf, Vektorsuche und anpassbaren Pipelines ermöglicht.
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    Was ist Cognita?
    Cognita bietet eine modulare Architektur zum Aufbau von RAG-Anwendungen: Dokumente aufnehmen und indexieren, aus OpenAI, TrueFoundry oder Drittanbieter-Einbettungen wählen und Abriefpipelines per YAML oder Python DSL konfigurieren. Das integrierte Frontend-UI ermöglicht es, Anfragen zu testen, Retrieval-Parameter anzupassen und die Vektoraüähnlichkeit zu visualisieren. Nach der Validierung bietet Cognita Deployment-Vorlagen für Kubernetes und serverlose Umgebungen, sodass Sie skalierbare, wissensbasierte KI-Assistenten in der Produktion mit Überwachung und Sicherheit bereitstellen können.
  • Ein OpenWebUI-Plugin, das Workflow-Erweiterungen mit dokumentenbasierter Ingestion, Vektorsuche und Chat-Fähigkeiten ermöglicht.
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    Was ist Open WebUI Pipeline for RAGFlow?
    Open WebUI Pipeline für RAGFlow bietet Entwicklern und Datenwissenschaftlern eine modulare Pipeline zum Aufbau von RAG-Anwendungen. Es unterstützt das Hochladen von Dokumenten, das Berechnen von Einbettungen mit verschiedenen LLM-APIs und die Speicherung von Vektoren in lokalen Datenbanken für effiziente Ähnlichkeitssuche. Das Framework orchestriert Abruf-, Zusammenfassungs- und Konversationsprozesse, um Echtzeit-Chat-Interfaces zu ermöglichen, die externe Wissensquellen referenzieren. Mit anpassbaren Prompts, Multi-Model-Kompatibilität und Speicherverwaltung ermöglicht es Nutzern, spezialisierte QA-Systeme, Dokumentenzusammenfasser und persönliche KI-Assistenten innerhalb einer interaktiven Web-UI-Umgebung zu erstellen. Die Plugin-Architektur erlaubt eine nahtlose Integration mit bestehenden lokalen WebUI-Setups wie Oobabooga. Es beinhaltet Schritt-für-Schritt-Konfigurationsdateien und unterstützt Batch-Verarbeitung, Verfolgung des Gesprächskontexts und flexible Abrufstrategien. Entwickler können die Pipeline mit benutzerdefinierten Modulen für die Auswahl des Vektor-Speichers, Prompt-Chainings und Benutzerspeicherung erweitern, was sie ideal für Forschung, Kundendienst und spezialisierte Wissensdienste macht.
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