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.

ragChatbot — это ориентированный на разработчиков каркас, призванный упростить создание чатботов с дополнением поиска. Он интегрирует пайплайны LangChain с API OpenAI или другими LLM для обработки запросов в Пользовательском корпусе документов. Пользователи могут загружать файлы различных форматов (PDF, DOCX, TXT), автоматически извлекать текст и создавать векторные представления с помощью популярных моделей. Фреймворк поддерживает несколько хранилищ векторов, таких как FAISS, Chroma и Pinecone, для эффективного поиска по сходству. Он включает слой памяти для многоборных взаимодействий и модульную архитектуру для настройки шаблонов подсказок и стратегий поиска. С помощью простого интерфейса командной строки или веб-интерфейса можно загружать данные, настраивать параметры поиска и запускать сервер чата для ответов на вопросы с учетом контекста и точности.

Zipchat — это продвинутый ИИ-агент поддержки чата, разработанный для упрощения коммуникации между бизнесом и его клиентами. Используя обработку естественного языка, он предоставляет автоматизированные ответы на запросы клиентов, помогает решать проблемы и отвечать на вопросы в реальном времени. Более того, Zipchat может учиться на взаимодействиях, улучшать ответы со временем и интегрироваться с различными бизнес-инструментами для повышения операционной эффективности. С интуитивно понятным интерфейсом он подходит для компаний, стремящихся улучшить свои возможности обслуживания клиентов.

DocGPT призван упростить извлечение информации и вопросы-ответы из документов, обеспечивая бесшовный интерфейс диалога. Пользователи могут загружать документы в форматах PDF, Word или PowerPoint, которые затем обрабатываются с помощью парсеров текста. Содержимое разбивается на части и встраивается с помощью моделей embedding от OpenAI, хранясь в векторных базах данных, таких как FAISS или Pinecone. Когда пользователь задает запрос, DocGPT ищет наиболее релевантные текстовые фрагменты с помощью поиска по сходству и использует ChatGPT для генерации точных, контекстуальных ответов. В системе реализован интерактивный чат, содержание документов, настраиваемые подсказки для специфических задач, и она базируется на Python c интерфейсом Streamlit, что обеспечивает легкое разворачивание и расширение.