直覺操作的rag 기반 어시스턴트工具

快速掌握並使用rag 기반 어시스턴트工具,不論新手或專業人士,都能享受流暢的操作體驗。

rag 기반 어시스턴트

  • 一個開源的Python框架,用於構建具有可定製控制的檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation)代理。
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    Controllable RAG Agent 是什麼?
    可控RAG框架提供一個模組化的方法來建構檢索增強生成系統。它允許配置和串聯檢索組件、記憶模塊以及生成策略。開發者可插入不同的大型語言模型(LLM)、向量資料庫和策略控制器,以調整文檔在生成前的提取和處理方式。基於Python,包含索引、查詢、對話歷史追蹤和行動控制流程等工具,適用於聊天機器人、知識助手及研究工具。
  • 一個開源框架,使自主的大型語言模型(LLM)代理能夠進行檢索增強生成,支持向量資料庫、工具整合與自定義工作流程。
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    AgenticRAG 是什麼?
    AgenticRAG提供一個模組化架構,用於創建利用檢索增強生成(RAG)的自主代理。它包含索引文件到向量存儲、檢索相關上下文並輸入大型語言模型生成上下文感知回應的組件。用戶可整合外部API和工具,配置記憶體存儲以追蹤對話歷史,並定義自定義工作流程以協調多步決策流程。該框架支持流行的向量資料庫如Pinecone和FAISS,以及如OpenAI的LLM提供者,實現無縫切換或多模型設置。有內建的代理循環與工具管理抽象,簡化文件問答、自動研究及知識驅動自動化任務的開發,減少範例程式碼,加快部署速度。
  • 一個基於開源的RAG AI工具,實現大語言模型驅動的網路安全資料集問答,以提供情境威脅洞察。
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    RAG for Cybersecurity 是什麼?
    網路安全的RAG結合了大型語言模型與向量檢索的力量,改變了安全團隊訪問與分析網路安全資訊的方式。用戶首先導入如MITRE ATT&CK矩陣、CVE條目與安全公告等文件。框架接著對每個文件生成嵌入向量並存入向量資料庫。當用戶提交查詢時,RAG會檢索最相關的文件片段,傳遞至LLM,並返回精確且富有情境的回應。此方法確保答案基於權威資料來源,降低幻覺現象,同時提升準確性。利用可定制的資料流程與多種嵌入模型及LLM供應者的支援,團隊可調整系統以符合其獨特的威脅情報需求。
  • 開源Python框架,協調多個AI代理人以實現RAG工作流程中的檢索與生成。
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    Multi-Agent-RAG 是什麼?
    Multi-Agent-RAG提供一個模組化框架,用於構建由多個專用AI代理人協調工作的基於檢索的生成應用(RAG)。開發者配置個別代理人:檢索代理連接向量存儲以提取相關文件;推理代理執行思維鏈分析;生成代理用大語言模型合成最終回應。框架支持插件擴展、可配置提示語和全面日誌紀錄,實現與主流LLM API及向量資料庫的無縫整合,改善RAG的準確性、擴展性與開發效率。
  • SmartRAG是一個開源的Python框架,用於建立RAG流程,能夠在自訂文件集上使用大型語言模型(LLM)進行問答。
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    SmartRAG 是什麼?
    SmartRAG是一個模塊化的Python函式庫,設計用於搭配大型語言模型的檢索增強生成(RAG)工作流程。它結合了文件引入、向量索引和先進的LLM API,可提供準確且富含上下文的回應。用戶可以匯入PDF、文本檔或網頁,使用FAISS或Chroma等流行的向量存儲進行索引,並定義自訂的提示範本。SmartRAG負責協調檢索、提示組合與LLM推理,並回傳依據資料來源的連貫答案。通過抽象化RAG流程的複雜度,加快知識庫問答系統、聊天機器人及研究助理的開發速度。開發者可以擴充連接器、更換LLM供應商,並微調檢索策略以符合特定知識領域。
  • rag-services是一個開放原始碼的微服務框架,支援擴展性強的檢索增強生成流程,具有向量存儲、LLM推理和編排等功能。
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    rag-services 是什麼?
    rag-services是一個可擴展的平台,將RAG流程拆分成不同的微服務。它提供文件存儲服務、向量索引服務、嵌入服務、多個LLM推理服務,以及協調工作流程的編排器。每個模組都提供REST API,允許你組合資料庫和模型供應商。支持Docker和Docker Compose,可以在本地或Kubernetes叢集部署。此框架支持為聊天機器人、知識庫和自動文件問答提供擴展性和容錯性強的解決方案。
  • 一個運用RAG結合LangChain與Gemini LLM的人工智慧代理,透過對話互動來提取結構化知識。
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    RAG-based Intelligent Conversational AI Agent for Knowledge Extraction 是什麼?
    此基於RAG的智慧對話AI代理,結合支持向量存儲的檢索層與Google的Gemini LLM,通過LangChain推動富含語境的知識提取。用戶將PDF、網頁或資料庫中的文件索引到向量資料庫中。當提問時,代理會檢索最相關的段落,並輸入提示模板,生成簡潔且準確的答案。模組化元件允許自訂資料來源、向量存儲、提示工程與LLM後端。此開源框架簡化開發領域專屬問答機器人、知識探索者與研究助手,能從大量文檔中即時擷取可擴展的洞見。
  • 用於建立具有可自訂檢索器和 LLM 整合的進階檢索增強生成管道的 Python 框架。
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    Advanced_RAG 是什麼?
    Advanced_RAG 提供一個模組化的管道,用於檢索增強生成任務,包括文件載入器、向量索引構建器和鏈管理器。用戶可以配置不同的向量資料庫(FAISS、Pinecone)、自訂檢索策略(相似度搜尋、混合搜尋),並插入任何 LLM 以產生具上下文的回應。它還支援評估指標與日誌記錄,用於性能調整,並設計為具有擴展性與可擴充性,適合生產環境使用。
  • 一個基於Python的AI代理,使用檢索增強生成來分析財務文件並回答特定領域的問題。
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    Financial Agentic RAG 是什麼?
    Financial Agentic RAG結合了文件導入、基於嵌入的檢索以及由GPT驅動的生成,提供一個互動式的財務分析助手。該代理流程在搜尋和生成AI之間取得平衡:PDF、試算表和報告被向量化,使上下文檢索相關內容成為可能。用戶提交問題時,系統會獲取最匹配的段落,並調整語言模型以產生簡潔、準確的財務洞察。可以本地或雲端部署,支持自定義數據連接器、提示模板,以及如Pinecone或FAISS的向量存儲。
  • 一個由AI驅動的RAG流程建構器,能攝取文件、生成嵌入,並通過自訂聊天介面提供即時問答。
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    RagFormation 是什麼?
    RagFormation提供端到端的解決方案,用於實現檢索增強式生成流程。平台能攝取多種資料來源,包括文件、網頁和資料庫,並利用流行的大型語言模型提取嵌入。它能無縫連接到如Pinecone、Weaviate或Qdrant等向量資料庫,以存取和儲存具有語境相關的資訊。用戶可以定義自訂提示、配置對話流程,並部署互動式聊天介面或RESTful API以進行即時問題解答。內建監控、存取控制,並支援多種LLM供應商(如OpenAI、Anthropic、Hugging Face),讓團隊能快速建立、改進及運用以知識為核心的AI應用,並降低開發成本。其低代碼SDK和完整文件能加速與現有系統的整合,確保跨部門協作順暢,縮短上市時間。
  • RagBits是一個利用檢索增強的AI平台,通過向量搜尋對自定義文件進行索引和檢索答案。
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    RagBits 是什麼?
    RagBits是一個一站式的RAG框架,專為企業利用其專屬數據洞察而設計。它處理多格式(PDF、DOCX、HTML)的文件攝取,自動生成向量嵌入,並在流行的向量存儲中建立索引。通過RESTful API或網頁界面,使用者可以提出自然語言查詢,獲取由最先進的大型語言模型支持的精確、情境化回答。平台同時提供嵌入模型的自訂、存取控制、分析儀表板及簡易整合,適用於知識管理、支援和研究應用。
  • Cognita是一個開源的RAG框架,能建立具有文件檢索、向量搜索和可自定義管道的模組化AI助手。
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    Cognita 是什麼?
    Cognita提供一個模組化架構,用於建構RAG應用:導入和索引文件、選擇OpenAI、TrueFoundry或第三方的嵌入提供者,並用YAML或Python DSL來配置檢索管道。其整合的前端界面讓你測試查詢、調整檢索參數並視覺化向量相似度。驗證完成後,Cognita提供Kubernetes和無伺服器環境的部署模板,可幫助你在生產環境中擴展知識驅動的AI助手,同時具備監控和安全性。
  • 一個低碼人工智能代理平台,設計用於構建、部署和管理資料驅動的虛擬助手,具有自訂記憶功能。
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    Catalyst by Raga 是什麼?
    Raga的Catalyst是一個簡化企業內AI驅動代理創建與運營的SaaS平台。用戶可以將資料從資料庫、CRM與雲端儲存引入向量庫,配置記憶政策,並協調多個大型語言模型來回應複雜查詢。視覺建構器支援拖放工作流程設計、工具與API整合,並提供即時分析。配置完畢後,代理可作為聊天介面、API或嵌入式部件部署,具備角色權限管理、審計日誌與可擴展性以適應生產環境。
  • 本地 RAG 研究人員 Deepseek 利用 Deepseek 索引和本地 LLM 進行用戶文件的檢索增強問答(QA)。
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    Local RAG Researcher Deepseek 是什麼?
    本地 RAG 研究人員 Deepseek 結合了 Deepseek 強大的文件爬取與索引能力、基於向量的語義搜尋,以及本地 LLM 的推理能力,打造一個獨立的檢索增強生成(RAG)代理。用戶可配置目錄以索引各種文件格式,包括 PDF、Markdown、文本等,並將自訂的嵌入模型集成透過 FAISS 或其他向量存儲。查詢運行於本地開源模型(如 GPT4All、Llama)或遠端 API,根據索引內容回傳簡潔答案或摘要。有直觀的 CLI 介面、可自訂的提示範本,及支援增量更新,確保資料隱私與離線存取便利,適合研究人員、開發者與知識工作者使用。
  • 一個開源引擎,用於建立具有深層文件理解、向量知識庫和檢索增強生成流程的AI代理。
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    RAGFlow 是什麼?
    RAGFlow是一個功能強大的開源RAG(檢索增強生成)引擎,旨在簡化AI代理的開發與部署。它將深層文件理解與向量相似度搜索結合,對PDF、網頁和資料庫中的非結構化數據進行攝取、預處理和索引,建立定制知識庫。開發者可以利用其Python SDK或RESTful API,檢索相關上下文並用任何LLM模型生成準確回應。RAGFlow支持建構多樣化的代理工作流程,例如聊天機器人、文件摘要和Text2SQL生成器,實現客戶支援、研究和報告任務的自動化。其模組化架構及擴展點,確保與現有流程的無縫整合,並保障擴展性與降低幻覺誤差。
  • 一個開源的RAG聊天機器人框架,使用向量數據庫和大型語言模型(LLMs)提供有上下文的問答服務,支持自定義文件。
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    ragChatbot 是什麼?
    ragChatbot是一個面向開發者的框架,旨在簡化檢索增強生成聊天機器人的創建流程。它將LangChain流程與OpenAI或其他LLM API整合,用於處理自定義文件集的查詢。用戶可以上傳各種格式的文件(PDF、DOCX、TXT),自動提取文字,並利用流行模型產生嵌入向量。該框架支持FAISS、Chroma和Pinecone等多個向量存儲,以實現高效的相似度搜索。它具有多輪交互的對話記憶層,以及模組化的架構,便於自定義提示範本和檢索策略。透過簡單的CLI或網頁界面,用戶可進行數據輸入、搜索參數配置,並啟動聊天伺服器,以提供具有上下文相關性與準確性的回答。
  • 輕鬆將 PDF、網址和文本轉換為智能 RAG 聊天機器人。
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    Embed 是什麼?
    通過將 PDF、網址和文本轉換為智能檢索增強生成(RAG)聊天機器人輕鬆訓練和分享知識庫。使用 iFrame 可以在任何地方嵌入這些聊天機器人。這個用戶友好的平台允許無縫集成和分享信息,非常適合增強客戶支持、創建教育工具或優化商業流程。
  • 快速建立AI驅動的內部工具,使用RagHost。
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    RagHost 是什麼?
    RagHost簡化了使用增強檢索生成(RAG)技術開發AI驅動的內部工具的過程。用戶可以通過單一API嵌入文檔或文本並提出問題。在幾分鐘內,RagHost讓您能夠建立高效的內部搜索工具或面向客戶的應用,大幅減少開發複雜AI工具所需的時間和精力。
  • 簡化人工智慧應用開發,提供RAG即服務。
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    Ragie 是什麼?
    Ragie是一個穩健的RAG即服務平台,為開發者簡化了構建與多種數據源連接的AI應用的過程。它提供易用的API來進行數據索引和檢索,並提供適用於Google Drive和Notion等應用的連接器。開發者可以專注於創建智能應用,而無需處理基礎設施和數據管理的複雜性。該平台旨在加速開發過程,使團隊能比以往更快地交付優質應用。
  • LangSaaS:輕鬆創建個性化AI聊天機器人。
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    LangSaaS 是什麼?
    LangSaaS是一個尖端的無碼模板,用於開發AI驅動的聊天應用程序。利用檢索增強生成(RAG)技術,它使用戶能夠創建可以與用戶進行有意義對話的個性化聊天機器人。這個工具與各種數據源無縫集成,允許快速部署文檔聊天解決方案。無論您是企業家、教育工作者還是商業專業人士,LangSaaS都簡化了創建智能聊天解決方案的過程,使其對任何人都可訪問,無論技術背景如何。
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