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.

OpenAssistant предлагает полный набор инструментов для построения и тонкой настройки ИИ-агентов, адаптированных под конкретные задачи. Включает скрипты обработки данных для преобразования сырых диалогов в обучающие форматы, модели для обучения по инструкциям и утилиты для мониторинга прогресса обучения. Архитектура плагинов позволяет легко интегрировать внешние API для расширенных функций, таких как поиск знаний и автоматизация рабочих процессов. Пользователи могут оценивать производительность агента, используя преднастроенные бенчмарки, визуализировать взаимодействия через интуитивный веб-интерфейс и разворачивать готовые к продакшену эндпоинты с контейнеризацией. Его расширяемая база кода поддерживает различные бэкенды глубокого обучения, что позволяет настраивать архитектуры моделей и стратегии обучения. Предоставляя полную поддержку — от подготовки набора данных до развертывания — OpenAssistant ускоряет цикл разработки решений на базе разговорных ИИ.