Этот агент интегрирует генерацию с дополнением за счет поиска (RAG) с модульными конвейерами LangChain и Gemini LLM от Google, чтобы обеспечить динамичные, контекстно-зависимые диалоговые взаимодействия. Он принимает запросы пользователей, извлекает релевантные документы из настраиваемых источников данных и синтезирует точные ответы в реальном времени. Идеально подходит для создания интеллектуальных помощников, осуществляющих понимание документов в конкретной области и исследование баз знаний с высокой точностью и масштабируемостью.
Этот агент интегрирует генерацию с дополнением за счет поиска (RAG) с модульными конвейерами LangChain и Gemini LLM от Google, чтобы обеспечить динамичные, контекстно-зависимые диалоговые взаимодействия. Он принимает запросы пользователей, извлекает релевантные документы из настраиваемых источников данных и синтезирует точные ответы в реальном времени. Идеально подходит для создания интеллектуальных помощников, осуществляющих понимание документов в конкретной области и исследование баз знаний с высокой точностью и масштабируемостью.
Что такое RAG-based Intelligent Conversational AI Agent for Knowledge Extraction?
Интеллектуальный диалоговый агент на базе RAG сочетает слой поиска на основе векторного хранилища с Gemini LLM от Google через LangChain для обеспечения богатого контекстом обмена знаниями. Пользователи вводят и индексируют документы — PDF, веб-страницы или базы данных — в векторную базу данных. При запросе агент извлекает наиболее релевантные фрагменты, вставляет их в шаблон подсказки и генерирует краткие, точные ответы. Модульная архитектура позволяет настраивать источники данных, векторные хранилища, инженерные системы подсказок и бекенды LLM. Этот проект с открытым исходным кодом упрощает разработку специализированных Q&A ботов, исследовательских инструментов и помощников, предоставляющих масштабируемые, быстрые аналитические данные из больших коллекций документов.
Кто будет использовать RAG-based Intelligent Conversational AI Agent for Knowledge Extraction?
Разработчики ИИ
Инженеры знаний
Исследователи
Учёные данных
Технические команды, создающие чат-боты
Как использовать RAG-based Intelligent Conversational AI Agent for Knowledge Extraction?
Шаг 1: клонируйте репозиторий GitHub в локальную среду.
Шаг 2: установите зависимости через pip install -r requirements.txt.
Шаг 3: настройте переменные окружения с вашим API-ключом Gemini от Google и учетными данными векторной базы данных.
Шаг 4: подготовьте и импортируйте документы в поддерживаемое векторное хранилище.
Шаг 5: настройте шаблоны подсказок и цепочки LangChain в файле конфигурации.
Шаг 6: запустите основной сценарий агента и начинайте задавать вопросы через предоставленный интерфейс.
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества RAG-based Intelligent Conversational AI Agent for Knowledge Extraction
Основные функции
Генерация с использованием поиска (RAG)
Диалоговый интерфейс Q&A
Загрузка и индексирование документов
Интеграция с пользовательскими векторными хранилищами
Модульные пайплайны LangChain
Поддержка Gemini LLM от Google
Настраиваемые шаблоны подсказок
Преимущества
Высокая релевантность ответов благодаря RAG
Масштабируемый поиск знаний
Модульная и расширяемая архитектура
Лёгкая интеграция с существующими системами
Ответы в реальном времени с учетом контекста
Основные Сценарии Использования и Приложения RAG-based Intelligent Conversational AI Agent for Knowledge Extraction
Доступ к внутренней базе знаний
Чат-боты поддержки клиентов
Помощь в исследованиях и обзор литературы
Образовательные и репетиторские боты
Поддержка принятия решений на базе документов
Часто Задаваемые Вопросы о RAG-based Intelligent Conversational AI Agent for Knowledge Extraction
Какие языки и типы документов поддерживаются?
Какие хранилища векторов я могу использовать?
Могу ли я использовать OpenAI или другие LLM вместо Gemini?
Как добавить настраиваемые шаблоны подсказок?
Есть ли стоимость при использовании Gemini LLM?
Какое лицензирование регулирует этот проект?
Как настроить embeddings для точности по области?
Может ли агент обрабатывать потоковые или данные в режиме реального времени?
Каковы аппаратные требования?
Разрешено ли коммерческое использование?
Информация о Компании RAG-based Intelligent Conversational AI Agent for Knowledge Extraction
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.