Herramientas récupération contextuelle de alto rendimiento

Accede a soluciones récupération contextuelle que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

récupération contextuelle

  • Un complemento de ChatChat que aprovecha LangGraph para brindar memoria de conversación estructurada en grafo y recuperación contextual para agentes de IA.
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    ¿Qué es LangGraph-Chatchat?
    LangGraph-Chatchat funciona como un plugin de gestión de memoria para el framework conversacional ChatChat, utilizando el modelo de base de datos en grafo de LangGraph para almacenar y recuperar el contexto de la conversación. Durante la ejecución, las entradas del usuario y las respuestas del agente se convierten en nodos semánticos con relaciones, formando un grafo de conocimiento completo. Esta estructura permite consultas eficientes de interacciones pasadas basadas en métricas de similitud, palabras clave o filtros personalizados. El plugin soporta la configuración de persistencia de memoria, fusión de nodos y políticas TTL, asegurando la retención de contexto relevante sin sobrecarga. Con serializadores y adaptadores integrados, LangGraph-Chatchat se integra de manera transparente en implementaciones de ChatChat, proporcionando a los desarrolladores una solución robusta para construir agentes IA con memoria a largo plazo, mejor relevancia de respuesta y manejo de flujos de diálogo complejos.
  • Un marco de trabajo de código abierto que habilita agentes conversacionales de generación aumentada por recuperación combinando LLMs con bases de datos vectoriales y pipelines personalizables.
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    ¿Qué es LLM-Powered RAG System?
    El sistema RAG potenciado por LLM es un marco enfocado en desarrolladores para construir pipelines RAG. Proporciona módulos para incrustar colecciones de documentos, indexar vía FAISS, Pinecone o Weaviate, y recuperar contexto relevante en tiempo de ejecución. Utiliza wrappers de LangChain para orquestar llamadas a LLM, soporta plantillas de prompts, respuestas en streaming y adaptadores de múltiples vectores. Simplifica la implementación de extremo a extremo de RAG para bases de conocimiento, permitiendo personalización en cada etapa — desde la configuración del modelo de embedding hasta el diseño del prompt y el postprocesamiento de resultados.
  • RAGApp simplifica la creación de chatbots con recuperación adicional mediante la integración de bases de datos vectoriales, LLMs y cadenas de herramientas en un marco de bajo código.
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    ¿Qué es RAGApp?
    RAGApp está diseñado para simplificar todo el proceso RAG ofreciendo integraciones listas para usar con bases de datos vectoriales populares (FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant) y modelos de lenguaje grande (OpenAI, Anthropic, Hugging Face). Incluye herramientas para ingerir datos y convertir documentos en embeddings, mecanismos de recuperación contextualmente consciente para una selección precisa del conocimiento y un UI de chat incorporado o servidor API REST para despliegue. Los desarrolladores pueden ampliar o reemplazar fácilmente cualquier componente — agregar preprocesadores personalizados, integrar APIs externas como herramientas o cambiar proveedores de LLM — aprovechando Docker y herramientas CLI para prototipado rápido y despliegue en producción.
  • Mejore la privacidad ocultando chats seleccionados en ChatGPT al compartir pantallas.
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    ¿Qué es ChatGPT Hide Secret Chats & Private mode?
    ChatGPT Ocultar Chats Secretos y Modo Privado es una herramienta esencial de privacidad para los usuarios de ChatGPT. Le permite ocultar cualquier chat de la interfaz con un solo clic, lo que lo hace perfecto para escritorios compartidos o escenarios de compartición de pantalla. Los usuarios pueden controlar la visibilidad de sus chats, asegurando que la información personal o sensible permanezca confidencial durante reuniones, sesiones de escritorio remoto o mientras trabajan en entornos de oficina abiertos. La extensión se integra de forma nativa con ChatGPT, funciona sin conexión y asegura que no haya intercambio de datos externos. La recuperación de chats ocultos también es fácil a través de una simple interfaz emergente.
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