icon
Инструменты ИИ ИИ-агенты MCP Рейтинг Отправить и Рекламировать
Войти

Эффективные RAG 시스템 решения

Используйте RAG 시스템 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

RAG 시스템

  • LLM-Powered RAG System

    Открытая платформа, позволяющая создавать агенты для чата с расширенным поиском, объединяя LLM с векторными базами данных и настраиваемыми пайплайнами.
    0
    0
    Что такое LLM-Powered RAG System?
    Система RAG на базе LLM — это разработческий фреймворк для создания конвейеров RAG. Предоставляет модули для вставки коллекций документов, индексирования через FAISS, Pinecone или Weaviate, а также для поиска релевантного контекста во время работы. Использует обертки LangChain для организации вызовов LLM, поддерживает шаблоны подсказок, потоковые ответы и адаптеры для нескольких векторных хранилищ. Облегчает развертывание RAG от начала до конца для баз знаний, с возможностью настройки каждого этапа — от конфигурации моделей вставки до дизайна подсказок и постобработки результатов.

  • Controllable RAG Agent

    Открытая платформа на Python для создания агентов с усиленной генерацией на основе поиска с настраиваемым контролем над процессом поиска и генерации ответов.
    0
    0
    Что такое Controllable RAG Agent?
    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.
Рекомендуемые