RagHost permite la creación rápida de herramientas internas impulsadas por IA utilizando la tecnología de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), agilizando procesos.
RagHost permite la creación rápida de herramientas internas impulsadas por IA utilizando la tecnología de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), agilizando procesos.
RagHost simplifica el desarrollo de herramientas internas impulsadas por IA usando la tecnología de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Los usuarios pueden incrustar documentos o texto y hacer preguntas a través de una única API. En solo unos minutos, RagHost te permite construir herramientas de búsqueda internas eficientes o aplicaciones orientadas al cliente, reduciendo drásticamente el tiempo y el esfuerzo involucrados en el desarrollo de herramientas AI complejas.
¿Quién usará RagHost?
Desarrolladores
Gerentes de Producto
Empresas que buscan soluciones internas
Equipos de atención al cliente
¿Cómo usar RagHost?
Paso 1: Inicia sesión en la plataforma RagHost.
Paso 2: Incrusta documentos o texto a través de la API de RagHost.
Paso 3: Configura búsquedas y consultas para interactuar con el contenido incrustado.
Paso 4: Despliega la herramienta para uso interno o orientado al cliente.
Paso 5: Monitorea el rendimiento y refina según sea necesario.
Plataforma
web
Características y Beneficios Clave de RagHost
Las características principales
Incrustación de Documentos
Incrustación de Texto
Integración de una sola API
Desarrollo Rápido de Herramientas
Los beneficios
Acelera el tiempo de desarrollo
Simplifica procesos complejos
Aumenta la productividad
Proporciona potentes capacidades de búsqueda
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de RagHost
Herramientas de búsqueda de documentos internos
Aplicaciones de búsqueda orientadas al cliente
Sistemas de gestión del conocimiento
Interfaces de preguntas y respuestas
Ventajas y desventajas de RagHost
Ventajas
API simple para incrustar documentos y consultarlos, eliminando la necesidad de construir infraestructuras complejas
Soporta tamaño de fragmento configurable y solapamiento de fragmentos para mejorar la calidad de recuperación
Streaming integrado de respuestas LLM para reducir los tiempos de espera de los usuarios
Compatible con múltiples LLM, incluidos GPT-3.5 Turbo de OpenAI y modelos futuros como Claude 2 de Anthropic
Aplicación de ejemplo de código abierto disponible para acelerar el desarrollo
Desventajas
Actualmente se basa principalmente en GPT-3.5 Turbo de OpenAI como modelo predeterminado
Los detalles de precios aún no están completamente claros ya que la plataforma está en fase beta
Información limitada sobre integraciones con plataformas móviles u otras extensiones
LangChain es un marco de código abierto para construir aplicaciones LLM con cadenas modulares, agentes, memoria e integraciones de almacenamiento vectorial.