AI_RAG fournit une solution modulaire de génération augmentée par récupération combinant l'indexation de documents, la recherche vectorielle, la génération d'intégrations et la composition de réponses pilotée par LLM. Les utilisateurs préparent des corpus de documents textuels, connectent un magasin vectoriel comme FAISS ou Pinecone, configurent les points de terminaison d'intégration et de LLM, puis lancent le processus d'indexation. Lorsqu'une requête arrive, AI_RAG récupère les passages les plus pertinents, les alimente avec le prompt dans le modèle de langage choisi, et renvoie une réponse contextuellement ancrée. Sa conception extensible permet des connecteurs personnalisés, la prise en charge multi-modèles et un contrôle précis des paramètres de récupération et de génération, idéal pour les bases de connaissances et les agents conversationnels avancés.

Rhippo révolutionne la manière dont les équipes collaborent avec leurs chatbots LLM. En créant un 'cerveau' qui injecte un contexte pertinent dans vos requêtes et maintient une base de connaissances mise à jour, il garantit que seules les informations importantes sur le projet sont partagées. La configuration est rapide, prenant moins de 10 minutes, et comprend des intégrations avec Slack et Google Drive pour une communication fluide. Rhippo promet des réponses améliorées grâce à des modèles d'incorporation à la pointe de la technologie, garantissant la transparence des données via Google Drive.