Ferramentas RAG-приложения para todas as ocasiões

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

RAG-приложения

  • FastAPI Agents é uma estrutura de código aberto que implanta agentes baseados em LLM como APIs RESTful usando FastAPI e LangChain.
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    O que é FastAPI Agents?
    FastAPI Agents fornece uma camada de serviço robusta para desenvolver agentes baseados em LLM usando o framework web FastAPI. Permite definir comportamentos de agentes com cadeias, ferramentas e sistemas de memória do LangChain. Cada agente pode ser exposto como um endpoint REST padrão, suportando solicitações assíncronas, respostas em streaming e cargas úteis personalizáveis. A integração com armazenamento vetorial permite geração aumentada por recuperação para aplicações orientadas ao conhecimento. O framework inclui registros integrados, ganchos de monitoramento e suporte ao Docker para implantação em contêineres. Você pode estender facilmente os agentes com novas ferramentas, middleware e autenticação. FastAPI Agents acelera a preparação de produção de soluções de IA, garantindo segurança, escalabilidade e facilidade de manutenção de aplicações baseadas em agentes em ambientes empresariais e de pesquisa.
    Recursos Principais do FastAPI Agents
    • Endpoints de agentes RESTful
    • Manipulação de requisições assíncronas
    • Suporte a respostas em streaming
    • Integração com LangChain
    • Suporte RAG de armazenamento vetorial
    • Definições personalizadas de ferramentas e cadeias
    • Registro e monitoramento embutidos
    • Containerização com Docker
    Prós e Contras do FastAPI Agents

    Contras

    Nenhuma informação direta de preços disponível
    Sem presença de aplicativo móvel ou extensão
    Compatibilidade experimental do OpenAI SDK pode faltar estabilidade

    Prós

    Integração perfeita de múltiplos frameworks de agentes de IA
    Recursos de segurança incorporados para proteger endpoints
    Alto desempenho e escalabilidade aproveitando o FastAPI
    Containers Docker pré-construídos para fácil implantação
    Geração automática de documentação de API
    Arquitetura extensível que permite suporte a frameworks de agentes personalizados
    Documentação abrangente e exemplos reais
  • Cognita é uma estrutura RAG de código aberto que permite construir assistentes de IA modulares com recuperação de documentos, busca vetorial e pipelines personalizáveis.
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    O que é Cognita?
    Cognita oferece uma arquitetura modular para construir aplicativos RAG: ingerir e indexar documentos, escolher entre OpenAI, TrueFoundry ou provedores de embeddings de terceiros, e configurar pipelines de recuperação via YAML ou Python DSL. Sua interface frontend integrada permite testar consultas, ajustar parâmetros de recuperação e visualizar similaridade vetorial. Após a validação, a Cognita fornece modelos de implantação para ambientes Kubernetes e serverless, permitindo escalar assistentes de IA baseados em conhecimento em produção com observabilidade e segurança.
  • Um plugin OpenWebUI que permite fluxos de trabalho de geração aumentada com recuperação com ingestão de documentos, busca vetorial e recursos de chat.
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    O que é Open WebUI Pipeline for RAGFlow?
    Open WebUI Pipeline para RAGFlow fornece a desenvolvedores e cientistas de dados um pipeline modular para construir aplicações RAG aumentadas com recuperação. Suporta upload de documentos, cálculo de incrustações usando várias APIs de LLM e armazenamento de vetores em bancos de dados locais para buscas de similaridade eficientes. O framework orquestra a recuperação, sumarização e fluxos conversacionais, possibilitando interfaces de chat em tempo real que referenciam conhecimento externo. Com prompts customizáveis, suporte a múltiplos modelos e gerenciamento de memória, permite criar sistemas especializados de QA, resumidores de documentos e assistentes AI pessoais em um ambiente Web UI interativo. A arquitetura do plugin permite integração perfeita com configurações existentes de WebUI como Oobabooga. Inclui arquivos de configuração passo a passo e suporta processamento em lote, acompanhamento do contexto de conversas e estratégias de recuperação flexíveis. Desenvolvedores podem estender o pipeline com módulos personalizados para seleção de armazenamento vetorial, encadeamento de prompts e memória do usuário, tornando-o ideal para pesquisa, suporte ao cliente e serviços de conhecimento especializados.
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