RagBitsは、企業が独自のデータから洞察を引き出すために設計されたターンキーRAGフレームワークです。PDF、DOCX、HTMLなどのフォーマットのドキュメント取り込みを処理し、自動的にベクターエンベディングを生成し、一般的なベクターストアにインデックスします。RESTful APIまたはWeb UIを通じて、自然言語のクエリを行い、最先端のLLMによる正確で文脈に沿った回答を得ることができます。プラットフォームにはエンベディングモデルのカスタマイズ、アクセス制御、分析ダッシュボード、既存ワークフローへの簡単な統合機能も備わっており、ナレッジマネジメント、サポート、調査用途に理想的です。

Ragieは、さまざまなデータソースに接続されたAIアプリケーションの構築を簡素化する開発者向けの堅牢なRAG-as-a-Serviceプラットフォームです。データのインデックス化と取得のための使いやすいAPIを提供し、Google DriveやNotionなどのアプリケーション用のコネクターも提供します。開発者はインフラストラクチャやデータ管理の複雑さに対処することなく、インテリジェントなアプリケーションの作成に集中できます。このプラットフォームは開発プロセスを迅速化するために設計されており、チームがこれまで以上に迅速に高品質のアプリケーションを提供できるようにします。