AI_RAG предоставляет модульное решение для генерации с дополнением поиска, сочетающее индексирование документов, векторный поиск, генерацию встраиваний и создание ответов с помощью LLM. Пользователи готовят корпуса текстовых документов, подключают векторное хранилище вроде FAISS или Pinecone, настраивают эндпоинты для встраиваний и LLM, запускают процесс индексирования. При получении запроса AI_RAG извлекает наиболее релевантные участки, передает их вместе с подсказкой выбранной модели и возвращает контекстно обоснованный ответ. Его расширяемый дизайн позволяет создавать собственные коннекторы, поддержку нескольких моделей и тонкую настройку параметров поиска и генерации, что идеально подходит для баз знаний и продвинутых чат-агентов.

Rhippo революционизирует то, как команды сотрудничают со своими LLM чат-ботами. Создавая 'мозг', который внедряет актуальный контекст в ваши запросы и поддерживает обновляющуюся базу знаний, он гарантирует, что делится только важной информацией о проекте. Настройка происходит быстро, занимает менее 10 минут и включает интеграцию со Slack и Google Drive для бесшовной коммуникации. Rhippo обещает улучшенные ответы с помощью современных моделей встраивания, гарантируя прозрачность данных через Google Drive.