AI_RAGは、ドキュメントのインデックス作成、ベクター検索、埋め込み生成、LLM駆動の応答作成を組み合わせたモジュール式の検索強化生成ソリューションを提供します。ユーザーはテキストドキュメントのコーパスを準備し、FAISSやPineconeなどのベクトルストアに接続し、埋め込みとLLMのエンドポイントを設定し、インデックス作成プロセスを実行します。クエリが到着すると、AI_RAGは最も適切なパッセージを検索し、それらをプロンプトとともに選択した言語モデルに入力し、コンテキストに基づいた応答を返します。その拡張性の高い設計により、カスタムコネクタ、多モデルのサポート、検索と生成パラメータの詳細な制御が可能で、知識ベースや高度な会話エージェントに最適です。

Rhippoは、LLMチャットボットとチームのコラボレーションの方法を革命的に変えます。関連する文脈をプロンプトに注入し、更新される知識データベースを維持することで、重要なプロジェクト情報のみが共有されることを保証します。設定は迅速で、10分以内に完了し、シームレスなコミュニケーションのためにSlackとGoogle Driveと統合されています。Rhippoは、最先端の埋め込みモデルを使用して応答を改善し、Google Driveを通じてデータの透明性を保証します。