Soluções RAG 서비스 sob medida

Explore ferramentas RAG 서비스 configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

RAG 서비스

  • Otimize o desenvolvimento de aplicativos de IA com RAG-as-a-Service.
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    O que é Ragie?
    A Ragie é uma plataforma robusta de RAG-as-a-Service para desenvolvedores que simplifica a construção de aplicativos de IA conectados a várias fontes de dados. Oferece APIs fáceis para indexação e recuperação de dados, juntamente com conectores para aplicativos como Google Drive e Notion. Os desenvolvedores podem se concentrar na criação de aplicativos inteligentes, sem lidar com as complexidades da infraestrutura e gerenciamento de dados. A plataforma é projetada para acelerar o processo de desenvolvimento, permitindo que as equipes entreguem aplicativos de qualidade mais rapidamente do que nunca.
  • O Griptape permite um desenvolvimento e implantação ágeis e seguros de agentes de IA usando seus dados.
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    O que é Griptape?
    O Griptape fornece uma estrutura de IA abrangente que simplifica o desenvolvimento e a implantação de agentes de IA. Ele fornece aos desenvolvedores ferramentas para preparação de dados (ETL), serviços baseados em recuperação (RAG) e gerenciamento de fluxos de trabalho de agentes. A plataforma apoia a construção de sistemas de IA seguros e confiáveis, sem as complexidades das estruturas de IA tradicionais, permitindo que as organizações aproveitem seus dados de forma eficaz para aplicações inteligentes.
  • rag-services é um framework de microsserviços de código aberto que permite pipelines de geração aprimorada por recuperação escaláveis com armazenamento vetorial, inferência de LLM e orquestração.
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    O que é rag-services?
    rag-services é uma plataforma extensível que divide pipelines RAG em microsserviços discretos. Oferece um serviço de armazenamento de documentos, um serviço de índice vetorial, um serviço de embedder, múltiplos serviços de inferência de LLM e um serviço de orquestração para coordenar fluxos de trabalho. Cada componente expõe APIs REST, permitindo combinar bancos de dados e provedores de modelos. Com suporte a Docker e Docker Compose, pode ser implantado localmente ou em clusters Kubernetes. A estrutura permite soluções RAG escaláveis e tolerantes a falhas para chatbots, bases de conhecimento e respostas automáticas a documentos.
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