Herramientas optimisation de base de connaissances más usadas

Descubre por qué estas herramientas optimisation de base de connaissances son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

optimisation de base de connaissances

  • AI_RAG es un marco de código abierto que permite a los agentes de IA realizar generación aumentada por recuperación utilizando fuentes externas de conocimiento.
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    ¿Qué es AI_RAG?
    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.
    Características principales de AI_RAG
    • Integración de bases de datos vectoriales (FAISS, Pinecone, Weaviate)
    • Soporte para modelos de incrustación (OpenAI, Hugging Face, etc.)
    • Orquestación de LLM para generación de respuestas
    • Pipeline modular de recuperación y generación
    • Conectores personalizados para nuevas fuentes de datos
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