Herramientas retrieval-based chatting de alto rendimiento

Accede a soluciones retrieval-based chatting que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

retrieval-based chatting

  • Un marco de chatbot RAG de código abierto que utiliza bases de datos vectoriales y LLMs para proporcionar respuestas contextualizadas sobre documentos personalizados.
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    ¿Qué es ragChatbot?
    ragChatbot es un marco centrado en desarrolladores diseñado para simplificar la creación de chatbots de Generación Mejorada por Recuperación. Integra pipelines de LangChain con API de OpenAI u otros LLM para procesar consultas contra corpus de documentos personalizados. Los usuarios pueden cargar archivos en diversos formatos (PDF, DOCX, TXT), extraer texto automáticamente y calcular incrustaciones usando modelos populares. El marco soporta múltiples bases de datos vectoriales como FAISS, Chroma y Pinecone para búsquedas de similitud eficiente. Incluye una capa de memoria conversacional para interacciones multilínea y una arquitectura modular para personalizar plantillas y estrategias de recuperación. Con una interfaz CLI o web sencilla, puedes ingerir datos, configurar parámetros de búsqueda y lanzar un servidor de chat para responder preguntas de los usuarios con relevancia y precisión contextual.
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