AI_RAG fornece uma solução modular de geração aprimorada por recuperação que combina indexação de documentos, busca vetorial, geração de embutimento e composição de respostas orientadas por LLM. Os usuários preparam corpora de documentos de texto, conectam um armazenamento vetorial como FAISS ou Pinecone, configuram pontos finais de incorporação e LLM, e executam o processo de indexação. Quando uma consulta chega, o AI_RAG recupera as passagens mais relevantes, as alimenta juntamente com o prompt no modelo de linguagem escolhido e retorna uma resposta fundamentada no contexto. Seu design extensível permite conectores personalizados, suporte a múltiplos modelos e controle granular sobre parâmetros de recuperação e geração, ideal para bases de conhecimento e agentes conversacionais avançados.

Rhippo revoluciona a maneira como as equipes colaboram com seus chatbots LLM. Ao criar um 'cérebro' que injeta contexto relevante em seus prompts e mantém um banco de dados de conhecimento em atualização, garante que apenas informações importantes do projeto sejam compartilhadas. A configuração é rápida, levando menos de 10 minutos, e inclui integrações com Slack e Google Drive para comunicação sem costura. O Rhippo promete respostas melhoradas com modelos de incorporação de última geração, garantindo transparência de dados por meio do Google Drive.