Ferramentas RAG-Agents para todas as ocasiões

Obtenha soluções RAG-Agents flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

RAG-Agents

  • KoG Playground é uma sandbox baseada na web para construir e testar agentes de recuperação alimentados por LLM com pipelines de busca vetorial personalizáveis.
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    O que é KoG Playground?
    KoG Playground é uma plataforma de código aberto, baseada no navegador, projetada para simplificar o desenvolvimento de agentes de geração aumentada por recuperação (RAG). Conecta-se a armazéns vetoriais populares como Pinecone ou FAISS, permitindo aos usuários ingerir corpora de texto, calcular embedings e configurar pipelines de recuperação visualmente. A interface oferece componentes modulares para definir modelos de prompts, backends de LLM (OpenAI, Hugging Face) e manipuladores de cadeia. Logs em tempo real exibem uso de tokens e métricas de latência para cada chamada de API, ajudando a otimizar desempenho e custos. Os usuários podem ajustar limites de similaridade, algoritmos de reclassificação e estratégias de fusão de resultados rapidamente, exportando suas configurações como trechos de código ou projetos reproduzíveis. KoG Playground agiliza a prototipagem de chatbots orientados ao conhecimento, aplicações de busca semântica e assistentes de IA personalizados com mínimo esforço de codificação.
  • O Pesquisador RAG Local Deepseek usa indexação Deepseek e LLMs locais para realizar respostas a perguntas com recuperação aumentada em documentos do usuário.
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    O que é Local RAG Researcher Deepseek?
    O Pesquisador RAG Local Deepseek combina as poderosas capacidades de rastreamento e indexação de arquivos de Deepseek com busca semântica baseada em vetores e inferência de LLMs locais para criar um agente autônomo de geração com recuperação aumentada (RAG). Os usuários configuram um diretório para indexar vários formatos de documentos — PDF, Markdown, texto, etc. — com modelos de embedding personalizados integrados via FAISS ou outros armazenamentos vetoriais. Consultas são processadas por modelos abertos locais (como GPT4All, Llama) ou APIs remotas, retornando respostas concisas ou resumos com base no conteúdo indexado. Com uma interface CLI intuitiva, templates de prompt personalizáveis e suporte para atualizações incrementais, a ferramenta garante privacidade de dados e acessibilidade offline para pesquisadores, desenvolvedores e trabalhadores do conhecimento.
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