AI_RAG ofrece una solución modular de generación aumentada por recuperación que combina indexación de documentos, búsqueda vectorial, generación de incrustaciones y composición de respuestas impulsada por LLM. Los usuarios preparan corpus de documentos de texto, conectan un almacén vectorial como FAISS o Pinecone, configuran los endpoints de incrustación y LLM, y ejecutan el proceso de indexación. Cuando llega una consulta, AI_RAG recupera los pasajes más relevantes, los alimenta junto con el prompt en el modelo de lenguaje elegido y devuelve una respuesta contextualizada. Su diseño extensible permite conectores personalizados, soporte para múltiples modelos y control fino sobre parámetros de recuperación y generación, ideal para bases de conocimiento y agentes conversacionales avanzados.

Rhippo revoluciona la forma en que los equipos colaboran con sus chatbots LLM. Al crear un 'cerebro' que inyecta contexto relevante en tus solicitudes y mantiene una base de datos de conocimiento en actualización, asegura que solo se comparta información importante del proyecto. La configuración es rápida, tomando menos de 10 minutos e incluye integraciones con Slack y Google Drive para una comunicación fluida. Rhippo promete respuestas mejoradas con modelos de embedding de última generación, garantizando transparencia de datos a través de Google Drive.