OpenKBS преобразует корпоративный контент—PDF, документы, веб-страницы— в векторные встраивания, хранящиеся в графе знаний. Пользователи взаимодействуют с AI-чат-ботом, находящим точные ответы за счет сканирования семантического индексa. Платформа предлагает надежные API-конечные точки, настраиваемые UI-виджеты и контроль доступа на основе ролей. Она ускоряет внутреннюю поддержку, поиск документации и обучение разработчиков с помощью автоматизированных, контекстных ответов и постоянного обучения по новым данным.
Основные функции OpenKBS
Поддержка многомедийных документов
Семантический поиск с помощью векторных embeddings
Интерфейс чат-бота AI для вопросов и ответов
REST API для пользовательской интеграции
Контроль доступа на основе ролей
Плюсы и минусы OpenKBS
Минусы
Ограниченная информация о конкретных ценах на обзорной странице
Отсутствие прямых ссылок или приложений в популярных магазинах мобильных приложений или расширений
Потенциальная кривая обучения для новых пользователей без предыдущего опыта разработки ИИ-агентов
Плюсы
Облачная платформа упрощает создание и развертывание ИИ-агентов
Предоставляет открытые исходные планы приложений для быстрого развития
Поддерживает интеграцию с популярными платформами, такими как Wordpress
rag-services — это фреймворк с открытым исходным кодом для микросервисов, обеспечивающий масштабируемые конвейеры генерации с использованием поиска и векторного хранилища, inference LLM и оркестрации.
rag-services — это расширяемая платформа, разбивающая пайплайны RAG на отдельные микросервисы. Предоставляет сервис хранения документов, сервис индексирования векторов, сервис embedding, несколько сервисов inference LLM и оркестратор для координации рабочих процессов. Каждый компонент предоставляет REST API, позволяющее сочетать базы данных и поставщиков моделей. Поддержка Docker и Docker Compose позволяет развертывать локально или в кластерах Kubernetes. Фреймворк обеспечивает масштабируемые и отказоустойчивые решения RAG для чатботов, баз знаний и автоматизированных вопросов и ответов.