RagHost permet la création rapide d'outils internes alimentés par l'IA en utilisant la technologie de génération augmentée par la récupération (RAG), rationalisant les processus.
RagHost permet la création rapide d'outils internes alimentés par l'IA en utilisant la technologie de génération augmentée par la récupération (RAG), rationalisant les processus.
RagHost simplifie le développement d'outils internes alimentés par l'IA en utilisant la technologie de génération augmentée par la récupération (RAG). Les utilisateurs peuvent intégrer des documents ou du texte et poser des questions via une seule API. En quelques minutes, RagHost vous permet de créer des outils de recherche internes efficaces ou des applications orientées clients, réduisant considérablement le temps et les efforts nécessaires à la création d'outils complexes basés sur l'IA.
Qui va utiliser RagHost ?
Développeurs
Responsables de produits
Entreprises à la recherche de solutions internes
Équipes de service client
Comment utiliser RagHost ?
Étape 1: Connectez-vous à la plateforme RagHost.
Étape 2: Intégrez des documents ou du texte via l'API RagHost.
Étape 3: Configurez des recherches et des requêtes pour interagir avec le contenu intégré.
Étape 4: Déployez l'outil pour un usage interne ou orienté client.
Étape 5: Surveillez la performance et affinez au besoin.
Plateforme
web
Caractéristiques et Avantages Clés de RagHost
Les fonctionnalités principales
Intégration de documents
Intégration de texte
Intégration via une seule API
Développement rapide d'outils
Les avantages
Accélère le temps de développement
Simplifie les processus complexes
Augmente la productivité
Offre des capacités de recherche puissantes
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de RagHost
Outils de recherche de documents internes
Applications de recherche orientées clients
Systèmes de gestion des connaissances
Interfaces Q&A
Avantages et inconvénients de RagHost
Avantages
API simple pour intégrer des documents et les interroger, éliminant le besoin de construire une infrastructure complexe
Prise en charge de la taille et du chevauchement des morceaux configurables pour améliorer la qualité de récupération
Diffusion intégrée des réponses LLM pour réduire les temps d'attente des utilisateurs
Compatible avec plusieurs LLM, y compris GPT-3.5 Turbo d'OpenAI et les modèles à venir comme Claude 2 d'Anthropic
Application d'exemple open source disponible pour accélérer le développement
Inconvénients
S'appuie actuellement principalement sur GPT-3.5 Turbo d'OpenAI comme modèle par défaut
Les détails des tarifs ne sont pas encore totalement clairs car la plateforme est en version bêta
Informations limitées sur les intégrations avec les plateformes mobiles ou autres extensions
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