AI_RAG предоставляет модульное решение для генерации с дополнением поиска, сочетающее индексирование документов, векторный поиск, генерацию встраиваний и создание ответов с помощью LLM. Пользователи готовят корпуса текстовых документов, подключают векторное хранилище вроде FAISS или Pinecone, настраивают эндпоинты для встраиваний и LLM, запускают процесс индексирования. При получении запроса AI_RAG извлекает наиболее релевантные участки, передает их вместе с подсказкой выбранной модели и возвращает контекстно обоснованный ответ. Его расширяемый дизайн позволяет создавать собственные коннекторы, поддержку нескольких моделей и тонкую настройку параметров поиска и генерации, что идеально подходит для баз знаний и продвинутых чат-агентов.

ChatGPT для Google — это инновационное расширение, предназначенное для упрощения вашего онлайн-поискового опыта. Этот инструмент позволяет пользователям получать ответы, сгенерированные ИИ из ChatGPT, Claude и Bard рядом с традиционными результатами поиска. Предоставляя контекстуально уместные ответы, это расширение улучшает способ, которым вы получаете и взаимодействуете с информацией в Интернете. Оно поддерживает несколько поисковых систем, что делает его универсальным дополнением к вашему арсеналу браузинга и повышает вашу продуктивность.

ExplainIt — это мощный инструмент, управляемый ИИ, созданный для повышения доступности и удобства использования ваших документов. Понимая контекст ваших документов, ExplainIt предоставляет точные и соответствующие ответы на запросы пользователей. Это помогает сократить время, затрачиваемое на поиск информации, и повышает общую эффективность. Это незаменимый инструмент для организаций, стремящихся оптимизировать процесс документирования и повысить вовлеченность пользователей.

LangChain RAG Agent создаёт конвейер, который поглощает документы, преобразует их в встроенные представления с помощью моделей OpenAI, и сохраняет их в FAISS базе данных. Когда поступает запрос пользователя, цепочка поиска в LangChain извлекает релевантные части, а исполнитель агента управляет взаимодействием между инструментами поиска и генерации для получения насыщенных контекстом ответов. Эта модульная архитектура поддерживает пользовательские шаблоны подсказок, нескольких поставщиков LLM и настраиваемые хранилища векторов, что делает её идеальной для построения знаний-ориентированных чатботов.