RAG для кибербезопасности сочетает мощь больших языковых моделей с векторным поиском для трансформации способов доступа и анализа информации по кибербезопасности. Пользователи начинают с загрузки документов, таких как матрицы MITRE ATT&CK, записи CVE и рекомендации по безопасности. Затем фреймворк создает векторные представления для каждого документа и храни их в векторной базе данных. При отправке запроса RAG извлекает наиболее релевантные части документов, передает их LLM и возвращает точные, насыщенные контекстом ответы. Такой подход обеспечивает ответы, основанные на авторитетных источниках, уменьшает галлюцинации и повышает точность. Благодаря настраиваемым каналам обработки данных и поддержке нескольких провайдеровEmbedding и LLM, команды могут адаптировать систему под свои уникальные потребности в области разведки угроз.

AgenticRAG обеспечивает модульную архитектуру для создания автономных агентов, использующих генерацию с помощью поиска (RAG). Он предоставляет компоненты для индексирования документов в векторных хранилищах, поиска релевантного контекста и подачи его в LLM для генерации ответов с учетом контекста. Пользователи могут интегрировать внешние API и инструменты, настраивать хранилища памяти для отслеживания истории разговоров и определять собственные рабочие процессы для управления многошаговыми решениями. Фреймворк поддерживает популярные векторные базы данных, такие как Pinecone и FAISS, а также поставщиков LLM, например OpenAI, что позволяет легко переключаться или использовать несколько моделей. Встроенные абстракции для циклов агентов и управления инструментами упрощают разработку задач типа документационных FAQ, автоматизированных исследований и интеллектуальной автоматизации, уменьшая объем шаблонного кода и ускоряя развертывание.

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.

Multi-Agent-RAG предоставляет модульную структуру для создания приложений на базе генерации с дополнением поиска, управляя несколькими специализированными AI-агентами. Разработчики настраивают отдельных агентов: агент поиска подключается к векторным хранилищам для получения релевантных документов; агент рассуждений выполняет цепочку мыслей; агент генерации синтезирует окончательные ответы с помощью больших языковых моделей. Фреймворк поддерживает расширения через плагины, настраиваемые подсказки и полный журнал действий, обеспечивая беспрепятственную интеграцию с популярными API LLM и векторными базами данных для повышения точности, масштабируемости и эффективности разработки RAG.

SmartRAG — это модульная библиотека на Python для рабочих процессов расширенного поиска с использованием больших языковых моделей. Она сочетает загрузку документов, индексирование векторов и современные API LLM для предоставления точных и насыщенных контекстом ответов. Пользователи могут импортировать PDF-файлы, текстовые документы или веб-страницы, индексировать их с помощью популярных хранилищ векторов, таких как FAISS или Chroma, и создавать собственные шаблоны запросов. SmartRAG управляет процессами поиска, сборки подсказок и вызовов LLM, возвращая целостные ответы, основанные на исходных документах. Это ускоряет разработку систем Q&A, чат-ботов и исследовательских ассистентов. Разработчики могут расширять коннекторы, менять поставщиков LLM и оптимизировать стратегии поиска в соответствии с конкретными областями знаний.

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.

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.

RagaAI — это платформа на основе ИИ, предназначенная для повышения анализа данных и принятия решений на новый уровень. Она использует передовые алгоритмы машинного обучения для сбора, обработки и анализа больших объемов данных. Предоставляя глубокие аналитические данные и предсказательную аналитику, RagaAI дает возможность бизнесу быстро и эффективно принимать обоснованные решения. Организации могут рассчитывать на улучшение разработки стратегий, оптимизацию операций и увеличение конкурентных преимуществ благодаря аналитическим данным, основанным на данных, адаптированным под их конкретные потребности.

Financial Agentic RAG сочетает загрузку документов, семантический поиск на основе embeddings и генерацию на базе GPT для предоставления интерактивного помощника по финансовому анализу. В пайплайнах агента баланс между поиском и генеративным ИИ: PDF, таблицы и отчеты векторизуются, обеспечивая контекстуальный поиск релевантного контента. Когда пользователь задает вопрос, система извлекает наиболее подходящие сегменты и условно настраивает языковую модель для создания кратких и точных финансовых идей. Можно развернуть локально или в облаке, поддерживаются пользовательские соединители данных, шаблоны подсказок и векторные хранилища вроде Pinecone или FAISS.

Advanced_RAG предоставляет модульную цепочку для задач генерации с дополнением поиска, включая загрузчики документов, конструкторы векторных индексов и менеджеры цепочек. Пользователи могут настраивать различные базы данных векторов (FAISS, Pinecone), изменять стратегии поиска (по сходству, гибридный), интегрировать любые LLM для получения контекстных ответов. Также поддерживаются метрики оценки и ведение логов для оптимизации производительности. Разработан для масштабируемости и расширяемости в производственной среде.

Cognita предлагает модульную архитектуру для создания RAG-приложений: импортируйте и индексируйте документы, выбирайте из OpenAI, TrueFoundry или сторонних поставщиков внедрения и настраивайте поисковые пайплайны через YAML или Python DSL. Встроенный фронтенд UI позволяет тестировать запросы, настраивать параметры поиска и визуализировать сходство векторов. После проверки Cognita предоставляет шаблоны развертывания для Kubernetes и безсерверных сред, что позволяет масштабировать AI-помощников на основе знания в производственной среде с наблюдаемостью и безопасностью.

Местный исследователь RAG Deepseek сочетает мощные возможности обхода и индексирования файлов Deepseek с векторным семантическим поиском и локальными выводами LLM, создавая автономного агента для поиска с дополнением (RAG). Пользователи настраивают каталог для индексирования различных форматов документов — PDF, Markdown, текст и другие — с помощью интеграции пользовательских embedding-моделей через FAISS или другие векторные хранилища. Запросы обрабатываются через локальные открытые модели (например, GPT4All, Llama) или удалённые API, возвращая краткие ответы или суммы на основе индексированного содержимого. С удобным интерфейсом CLI, настраиваемыми шаблонами подсказок и поддержкой инкрементных обновлений, инструмент обеспечивает сохранение конфиденциальности данных и офлайн-доступ для исследователей, разработчиков и специалистов по знаниям.

RAGFlow — мощная открытая платформа для RAG (Retrieval-Augmented Generation), предназначенная для упрощения разработки и развертывания ИИ-агентов. Она сочетает глубокое понимание документов с поиском по векторной схеме для загрузки, предварительной обработки и индексирования неструктурированных данных из PDF, веб-страниц и баз данных в пользовательские базы знаний. Разработчики могут использовать её Python SDK или REST API для получения релевантного контекста и генерации точных ответов с любой моделью LLM. RAGFlow поддерживает создание различных рабочих процессов, таких как чат-боты, суммаризаторы документов и генераторы Text2SQL, позволяя автоматизировать задачи поддержки клиентов, исследований и отчетности. Модульная архитектура и расширяемые точки позволяют легко интегрировать её в существующие пайплайны, обеспечивая масштабируемость и минимальные галлюцинации в ИИ-приложениях.

RAGNA Nano — это революционное настольное приложение, разработанное для функции частного AI-ассистента. Оно облегчает автоматизацию задач, упрощая ваш рабочий процесс и при этом сохраняя конфиденциальность ваших данных. Этот инновационный инструмент работает в оффлайн-режиме и предлагает интеллектуальные функции, такие как обработка текста, персонализированные чат-боты и многое другое, которые могут быть адаптированы под индивидуальные нужды. Идеально подходит как для личного, так и для профессионального использования, RAGNA Nano значительно повышает эффективность, позволяя вам сосредоточиться на том, что действительно важно. Опробуйте новый способ повышения производительности, не жертвуя безопасностью.

Легко обучите и поделитесь базами знаний, преобразовав PDF, URL и текст в умные чат-боты с расширенной функциональностью поиска (RAG). Встраивайте эти чат-боты где угодно с помощью iFrame. Эта удобная для пользователя платформа позволяет легко интегрировать и делиться информацией, что делает ее идеальной для улучшения клиентской поддержки, создания учебных инструментов или оптимизации бизнес-процессов.

Klart AI — это помощник по работе на базе ИИ, направленный на революцию в производительности на рабочем месте и сотрудничестве. Используя продвинутые поисковые возможности и серверную технологию RAG, Klart AI эффективно генерирует точные ответы и практические идеи. Он бесшовно интегрируется с основными платформами и базами данных, предоставляя согласованную рабочую среду, где данные легко доступны, а сотрудничество просто. Будь то управление повседневными задачами, доступ к корпоративным знаниям или улучшение общения, Klart AI выполняет функции универсального помощника для оптимизации рабочих процессов и повышения организационной эффективности.

RagHost упрощает разработку внутренних инструментов на основе ИИ с использованием технологии улучшенного поиска и генерации (RAG). Пользователи могут встраивать документы или текст и задавать вопросы через одно API. Всего за несколько минут RagHost позволяет создавать эффективные внутренние поисковые инструменты или приложения для клиентов, значительно сокращая время и усилия, затрачиваемые на разработку сложных инструментов ИИ.

Ragie - это надежная платформа RAG-as-a-Service для разработчиков, которая упрощает создание приложений ИИ, подключенных к различным источникам данных. Она предоставляет удобные API для индексирования и извлечения данных, а также коннекторы для таких приложений, как Google Drive и Notion. Разработчики могут сосредоточиться на создании интеллектуальных приложений, не заботясь о сложностях инфраструктуры и управления данными. Платформа разработана для ускорения процесса разработки, что позволяет командам быстрее чем когда-либо доставлять качественные приложения.

AG智能助手 - это продвинутый AI-помощник, который интегрирует множество функций для помощи пользователям в их повседневных задачах. С такими возможностями, как GPT-чат, аналитика PDF и рисование SD/DALL-E 3, он служит универсальным решением для тех, кто стремится повысить свою эффективность труда. Умный дизайн обеспечивает бесшовное взаимодействие и выводы, будь то создание письменного контента, визуальных материалов или анализ данных. Настроенный для бизнес-профессионалов, преподавателей и креативных людей, он выделяется как всеобъемлющий цифровой помощник в современном рабочем процессе.

LangSaaS - это передовой шаблон без кода для разработки AI-чат-приложений. Используя технологию Retrieval-Augmented Generation (RAG), она позволяет пользователям создавать персонализированные чат-боты, которые могут вести содержательные диалоги с пользователями. Этот инструмент идеально интегрируется с различными источниками данных, что позволяет быстро разворачивать решения для документных чатов. Независимо от того, являетесь ли вы предпринимателем, педагогом или профессионалом, LangSaaS упрощает процесс создания интеллектуальных чат-решений, адаптированных к вашим потребностям, делая его доступным для каждого, независимо от технической подготовки.