AgentReader — это открытый исходный код AI-агента, который подключается к LLMs для загрузки PDF, текстовых файлов, Markdown и URL. Он обеспечивает интерактивные вопросы и ответы, потоковые ответы, веб-скрапинг и расширения с помощью плагинов для пользовательских рабочих процессов.
AgentReader — это открытый исходный код AI-агента, который подключается к LLMs для загрузки PDF, текстовых файлов, Markdown и URL. Он обеспечивает интерактивные вопросы и ответы, потоковые ответы, веб-скрапинг и расширения с помощью плагинов для пользовательских рабочих процессов.
AgentReader — это удобный для разработчиков фреймворк AI-агента, позволяющий загружать и индексировать различные источники данных, такие как PDF, текстовые файлы, Markdown-документы и веб-страницы. Он бесшовно интегрируется с ведущими поставщиками LLM, чтобы обеспечить интерактивные сессии чатов и ответы на вопросы из вашей базы знаний. Основные функции включают потоковую передачу ответов модели в реальном времени, настраиваемые пайплайны поиска, веб-скрапинг через безголовый браузер и архитектуру плагинов для расширения возможностей по сбору и обработке.
Кто будет использовать AgentReader?
ученые данных
исследователи
команды управления знаниями
разработчики, создающие AI-ассистентов
технические писатели
Как использовать AgentReader?
Шаг 1: клонировать репозиторий с GitHub.
Шаг 2: установить зависимости (окружение Node.js или Python).
Шаг 3: настроить ваш API-ключ LLM в файле конфигурации.
Шаг 4: выполнить команду загрузки для загрузки документов или URL.
Шаг 5: запустить интерфейс чата и задавать вопросы о данных.
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества AgentReader
Основные функции
Обработка PDF, текста, Markdown и URL
Интерактивный чат Q&A
Потоковые ответы LLM
Web-скрапинг с безголовым браузером
Архитектура плагинов для расширений
Преимущества
Быстрый поиск знаний из нескольких источников
Интерактивность с данными в реальном времени
Высоконастраиваемые рабочие процессы
Открытое исходное и саморазмещение
Легкая интеграция в существующие проекты
Основные Сценарии Использования и Приложения AgentReader
Создание AI-обученного помощника для поиска документов
Автоматизация поиска знаний службы поддержки клиентов
Резюме и Q&A научных статей
Интерфейс запросов внутренней базы знаний
Чат-бот технической документации
Часто Задаваемые Вопросы о AgentReader
Что такое AgentReader?
Какие типы файлов поддерживаются?
С какими LLM совместим AgentReader?
Как установить AgentReader?
Могу ли я расширить AgentReader с помощью собственных плагинов?
RAGApp упрощает создание чат-ботов с расширенным поиском, интегрируя векторные базы данных, большие языковые модели и цепочки инструментов в низко-кодовую структуру.
Открытая платформа на базе RAG для искусственного интеллекта, позволяющая использовать LLM для вопросов и ответов по кибербезопасности на основе данных о киберугрожениях с целью получения контекстных инсайтов.
SmartRAG — это открытая платформа на Python для создания конвейеров RAG, которые позволяют задавать вопросы и получать ответы, управляемые LLM, по собственным коллекциям документов.