RagBits — это платформа на базе ИИ с дополнением поиска, которая индексирует и вытягивает ответы из пользовательских документов с помощью векторного поиска.
RagBits — это универсальный фреймворк RAG, разработанный для предприятий, чтобы извлекать инсайты из их собственных данных. Он обрабатывает загрузку документов в различных форматах (PDF, DOCX, HTML), автоматически создает векторные вложения и индексирует их в популярных хранилищах векторов. Через RESTful API или веб-интерфейс можно делать запросы на естественном языке и получать точные, контекстуальные ответы, поддерживаемые передовыми моделями LLM. Платформа также предлагает настройку моделей вложений, управление доступом, аналитические панели и простую интеграцию в существующие рабочие процессы, что делает ее идеальной для управления знаниями, поддержки и исследований.
Основные функции RagBits
Автоматический сбор и парсинг документов
Создание векторных вложений
Интеграция с популярными базами данных векторов
Интерфейс для запросов на естественном языке
Поддержка RESTful API и SDK
Аналитическая панель и мониторинг использования
Контроль доступа и настройки безопасности
Плюсы и минусы RagBits
Минусы
На сайте нет прямой информации о ценах; неясно, есть ли платный уровень или коммерческая лицензия.
Нет информации или ссылок на мобильные приложения, расширения или чаты сообщества, такие как Discord или Telegram.
Для полного использования всех функций может потребоваться продвинутый уровень знаний Python.
Плюсы
Модульный дизайн позволяет устанавливать только необходимые компоненты, снижая зависимости и улучшая производительность.
Поддержка переключения между более чем 100 LLM или запуск локальных моделей для гибкости.
Типобезопасные вызовы LLM с использованием универсальных типов Python повышают надежность.
Обрабатывает широкий спектр форматов данных и сложное извлечение данных, включая таблицы и изображения.
Поддерживает масштабируемый инжест с использованием распределённых вычислительных фреймворков.
Предоставляет инструменты для разработчиков для управления векторными хранилищами, конвейерами запросов и тестированием подсказок из терминала.
Включает функции наблюдаемости в реальном времени и автооптимизации.
Предлагает полнофункциональную инфраструктуру для разговорного ИИ, включая развертывание UI чат-бота.