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Ferramentas RAG系統 para todas as ocasiões

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

RAG系統

  • LLM-Powered RAG System

    Uma estrutura de código aberto que permite agentes de chat de geração aumentada por recuperação, combinando LLMs com bancos de vetores e pipelines personalizáveis.
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    O que é LLM-Powered RAG System?
    O Sistema RAG Potencializado por LLM é uma estrutura voltada para desenvolvedores para construir pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG). Oferece módulos para incorporação de coleções de documentos, indexação via FAISS, Pinecone ou Weaviate, e recuperação de contexto relevante em tempo de execução. O sistema usa wrappers LangChain para orquestrar chamadas de LLM, suporta templates de prompts, respostas em streaming e adaptadores de múltiplos bancos de vetores. Simplifica a implantação de RAG de ponta a ponta para bases de conhecimento, permitindo personalização em cada etapa — desde a configuração do modelo de incorporação até o design do prompt e pós-processamento de resultados.
    Recursos Principais do LLM-Powered RAG System
    • Adaptadores de múltiplos bancos de vetores (FAISS, Pinecone, Weaviate)
    • Integração com LangChain para orquestração
    • Pipelines de ingestão de documentos e incorporação
    • Template de prompt flexível
    • Suporte a respostas em streaming de LLM
    • Estratégias de recuperação e classificação configuráveis

  • Controllable RAG Agent

    Uma estrutura de código aberto em Python para construir agentes de Geração Aumentada por Recuperação com controle personalizável sobre recuperação e geração de respostas.
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    O que é Controllable RAG Agent?
    A estrutura do Agente RAG Controlável fornece uma abordagem modular para construir sistemas de Geração Aumentada por Recuperação. Permite configurar e encadear componentes de recuperação, módulos de memória e estratégias de geração. Desenvolvedores podem conectar diferentes LLMs, bancos de dados vetoriais e controladores de políticas para ajustar como os documentos são recuperados e processados antes da geração. Construído em Python, inclui utilitários para indexação, consulta, rastreamento do histórico de conversação e fluxos de controle baseados em ações, tornando-o ideal para chatbots, assistentes de conhecimento e ferramentas de pesquisa.
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