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Obtenha soluções document ingestion tools flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

document ingestion tools

  • Uma estrutura de chatbot RAG de código aberto que usa bancos de dados vetoriais e LLMs para fornecer respostas contextualizadas sobre documentos personalizados.
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    O que é ragChatbot?
    ragChatbot é uma estrutura centrada no desenvolvedor, projetada para facilitar a criação de chatbots de Geração Aumentada por Recuperação. Integra pipelines do LangChain com APIs de OpenAI ou outros LLM para processar consultas contra corpora de documentos personalizados. Os usuários podem carregar arquivos em vários formatos (PDF, DOCX, TXT), extrair texto automaticamente e gerar embeddings usando modelos populares. A estrutura suporta múltiplos bancos de dados vetoriais como FAISS, Chroma e Pinecone para buscas de similaridade eficientes. Inclui uma camada de memória conversacional para interações multi-turno e uma arquitetura modular para personalizar modelos de prompt e estratégias de recuperação. Com uma interface CLI ou web simples, você pode ingerir dados, configurar parâmetros de busca e lançar um servidor de chat para responder às perguntas dos usuários com relevância e precisão contextual.
    Recursos Principais do ragChatbot
    • Ingestão de documentos e extração de texto
    • Geração de embeddings com modelos populares
    • Integração com bancos de dados vetoriais (FAISS, Chroma, Pinecone)
    • Respostas a perguntas com recuperação
    • Memória conversacional para diálogos multilinha
    • Personalização modular de prompts e recuperação
    • Suporte para interface CLI e web
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