OpenKBS Apps предоставляет единый интерфейс для загрузки и обработки документов, генерации семантических эмбеддингов и настройки нескольких LLM для расширенного генеративного поиска. Пользователи могут настраивать рабочие процессы запросов, устанавливать контроль доступа и интегрировать агентов в веб или мессенджеры. Платформа предлагает аналитику взаимодействий пользователей, обучение на основе обратной связи и поддержку мультиязычного контента, что позволяет быстро создавать интеллектуальных ассистентов, адаптированных под данные организации.
Основные функции OpenKBS Apps
Импорт и разбор документов
Индекс векторных эмбеддингов
Конструктор диалогов с дополненной поисковой функцией
Поддержка нескольких LLM
Интеграция через API и Webhook
Аналитика и отчеты по использованию
Плюсы и минусы OpenKBS Apps
Минусы
Ограниченная информация о пользовательском интерфейсе и опыте пользователя
Прямые ссылки на мобильные или десктопные приложения не предоставлены
Потенциальная зависимость от облачных сервисов, таких как AWS
Плюсы
Разнообразие ИИ-агентов, охватывающих различные случаи использования
Исходный код с открытым доступом на GitHub
Облегчает копирование и адаптацию для разработчиков
Автоматизирует сложные задачи с помощью ИИ, повышая производительность
Открытая платформа на Python для создания агентов с усиленной генерацией на основе поиска с настраиваемым контролем над процессом поиска и генерации ответов.
Модульный подход фреймворка Controllable RAG позволяет строить системы расширенного поиска с возможностью настройки и соединения компонентов поиска, памяти и стратегий генерации. Разработчики могут подключать различные LLM, векторные базы данных и контроллеры политик для регулировки методов получения и обработки документов перед генерацией. Основанный на Python, он включает инструменты для индексирования, запросов, отслеживания истории диалогов и управление действиями, что делает его идеальным для чат-ботов, помощников по знаниям и исследовательских инструментов.