Die RAG-App ist ein leistungsfähiges Open-Source-Tool, mit dem Sie ohne Programmierung angepasste Chatbots und KI-Agenten erstellen und bereitstellen können. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Konfigurieren und Integrieren verschiedener großer Sprachmodelle, darunter OpenAI, Gemini und AURA, um Ihre Conversational Agents anzutreiben.

Eine der Schlüsselfunktionen der RAG-App ist ihre Fähigkeit, mit einer Vielzahl von Dateitypen zu arbeiten, darunter PDFs, Dokumente und andere Medien. Sie können Ihre Datenquellen einfach hochladen und den Chatbot so konfigurieren, dass er die Informationen referenziert und zusammenfasst, um den Benutzern maßgeschneiderte Antworten auf der Grundlage des Inhalts zu liefern.

Die Plattform bietet auch Flexibilität in Bezug auf Integrationen, so dass Sie benutzerdefinierte Tools, CRM-Systeme und E-Mail-Clients mit Ihrem Chatbot verbinden können. Dies macht sie zu einer idealen Lösung für Unternehmen und Entwickler, die spezialisierte KI-gestützte Anwendungen für ihre spezifischen Bedürfnisse erstellen müssen.

Die Einrichtung der RAG-App ist einfach, da sie mit Docker-Containern auf jeder Cloud- oder On-Premises-Infrastruktur bereitgestellt werden kann. Die Open-Source-Natur der Plattform ermöglicht auch eine einfache Anpassung und Erweiterung, so dass Sie komplexere und funktionsreichere Chatbots und KI-Agenten aufbauen können.

Ragat, das Open-Source-Tool zum Aufbau von Conversational-KI-Agenten, bietet eine Reihe leistungsfähiger Funktionen, die es zu einer überzeugenden Wahl für Unternehmen und Entwickler machen:

1. Semantische Suche: Die fortschrittlichen Fähigkeiten von Ragat in der Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen es den Benutzern, ihre Wissensbasis mit natürlichsprachlichen Abfragen zu durchsuchen, anstatt sich auf exakte Schlüsselwortübereinstimmungen zu verlassen. Dies ermöglicht eine intuitivere und kontextbezogenere Informationssuche.

2. KI-Agenten: Ragat integriert nahtlos KI-Agenten in die Conversational-Schnittstelle, so dass Benutzer mit intelligenten Assistenten interagieren können, die angepasste Antworten liefern, Erkenntnisse gewinnen und sogar Aufgaben auf der Grundlage der Benutzereingaben und des verfügbaren Wissens ausführen können.

3. Embeddings und Vektorsuche: Ragat nutzt modernste Sprachmodelle, um semantische Embeddings der Inhalte in der Wissensbasis zu generieren. Dies ermöglicht leistungsfähige Vektorsuchfähigkeiten, mit denen Benutzer relevante Informationen auf der Grundlage konzeptioneller Ähnlichkeit und nicht nur lexikalischer Übereinstimmung finden können.

4. Erweiterbarkeit: Ragat ist als offenes und erweiterbares Framework konzipiert, so dass Entwickler benutzerdefinierte Plugins, Modelle und Integrationen hinzufügen können, um die Fähigkeiten der Conversational-KI-Agenten weiter zu verbessern. Dies macht es zu einer hochgradig flexiblen und anpassungsfähigen Lösung für eine Vielzahl von Anwendungsfällen.

5. Datenschutz und Sicherheit: Die Architektur von Ragat ist mit Fokus auf Datenschutz und Sicherheit konzipiert, so dass Benutzer ihre Wissensbasis und KI-Agenten vollständig in ihrer eigenen Infrastruktur hosten und verwalten können, ohne auf Drittanbieter-Cloud-Dienste angewiesen zu sein.

Um das Ragat-Tool zu installieren und zu konfigurieren, müssen Sie Docker auf Ihrem System installiert haben, egal ob Mac, Windows oder Linux. Sobald Sie Docker eingerichtet haben, gehen Sie wie folgt vor:

1. Öffnen Sie Docker und lassen Sie es im Hintergrund laufen.
2. Kopieren Sie den bereitgestellten Docker-Befehl aus dem Repository und fügen Sie ihn in Ihre Eingabeaufforderung oder Ihr Terminal ein.
3. Drücken Sie Enter, und Docker beginnt mit dem Aufbau des Images.
4. Sobald der Container läuft, sehen Sie die Endpunkte für die Chat-Benutzeroberfläche, die API und die Admin-Benutzeroberfläche.
5. Öffnen Sie den Endpunkt der Chat-Benutzeroberfläche in Ihrem Browser, und Sie werden von einer Nachricht begrüßt, die besagt, dass Sie die Ragat-App erfolgreich installiert haben.
6. Konfigurieren Sie das Modell, das Sie verwenden möchten, wie z.B. das GPT-4-Modell von OpenAI, indem Sie Ihren API-Schlüssel angeben.
7. Passen Sie die Systemaufforderung und die Gesprächsfrage nach Bedarf an.
8. Konfigurieren Sie die Agenten, um Quellen wie Wikipedia oder Duckduckgo zu referenzieren.
9. Laden Sie Ihre eigenen Daten, wie Forschungsarbeiten oder andere Dateitypen, hoch, und das Tool wird sie effizient unter Verwendung der bereitgestellten Dateiladerkonfiguration analysieren.
10. Beginnen Sie, mit Ihren hochgeladenen Dateien zu chatten, und das Tool wird Antworten auf der Grundlage der Informationen in den Dateien liefern.
11. Sie können die API für Ihre konfigurierte Ragat-App exportieren, um sie in anderen Anwendungen zu verwenden oder mit anderen zu teilen.

Ragab ist ein umfassendes Open-Source-Projekt, das es Benutzern ermöglicht, anpassbare KI-Agenten einzurichten und mit einer Wissensbasis zu integrieren. Diese No-Code-Schnittstelle ermöglicht es Benutzern, Chatbots zu konfigurieren, die vollständig privat und lokal gehostet sind und eine flexible Lösung für verschiedene Anwendungsfälle bieten.

Schlüsselfunktionen:

• KI-Agenten-Konfiguration: Benutzer können innerhalb der Ragab-Schnittstelle einfach KI-Agenten erstellen und konfigurieren. Dazu gehört das Festlegen von Systemaufforderungen, Gesprächsfragen und das Integrieren verschiedener Plugins und benutzerdefinierter Tools.

• Integration der Wissensbasis: Ragab ermöglicht es Benutzern, ihre eigenen Daten, einschließlich Dokumente, PDFs und anderer Dateitypen, hochzuladen. Die Plattform nutzt effiziente Parsing-Techniken wie LLaMa-Parsers, um den Inhalt zu verarbeiten und für die KI-Agenten zugänglich zu machen.

• Nahtlose Interaktion: Benutzer können direkt mit den KI-Agenten chatten, die auf die integrierte Wissensbasis zurückgreifen können, um relevante und informative Antworten zu liefern. Die Agenten können Online-Quellen wie Duckduckgo oder Wikipedia nutzen, um ihre Fähigkeiten zu erweitern.

• Erweiterbarkeit und Bereitstellung: Ragab ist als Open-Source-Framework mit Erweiterungsmöglichkeiten konzipiert. Benutzer können zusätzliche Plugins und benutzerdefinierte Integrationen einbinden, um die Funktionalität ihrer KI-Agenten weiter zu verbessern. Die Plattform kann einfach mit Docker-Containern bereitgestellt werden, was eine flexible Infrastrukturanpassung ermöglicht.

Ragab ist ein Open-Source-Tool, mit dem Sie einen Conversational-KI-Agenten erstellen können, um mit Ihren PDF-Dateien und anderen Dateitypen zu interagieren. Es bietet eine No-Code-Schnittstelle zum Konfigurieren von Chatbots, die vollständig privat und lokal gehostet sind.

Mit Ragab können Sie Ihre PDF-Dateien einfach hochladen und mit ihnen chatten. Das Tool verwendet große Sprachmodelle wie OpenAIs GPT, um den Inhalt der Dateien zu verstehen und relevante Antworten zu liefern.

Sobald Sie Ihre PDF-Datei hochgeladen haben, können Sie Ragab bitten, die Hauptpunkte des Dokuments zusammenzufassen oder bestimmte Abschnitte hervorzuheben. Ragab wird auf die Datei verweisen und eine prägnante Zusammenfassung oder die wichtigsten Informationen aus dem ausgewählten Abschnitt liefern.

Die Flexibilität von Ragab ermöglicht es Ihnen, benutzerdefinierte Tools, CRM-Systeme oder E-Mail-Workflows zu integrieren, was es zu einer leistungsfähigen Lösung für verschiedene Anwendungsfälle macht. Darüber hinaus ermöglicht die Open-Source-Natur und Erweiterbarkeit von Ragab es Entwicklern, das Tool an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.

Sobald Sie Ihre RAG-App nach Ihren Wünschen konfiguriert haben, können Sie sie ganz einfach für die Verwendung in anderen Anwendungen exportieren oder mit anderen teilen. Die RAG-App bietet dafür ein paar Optionen:

1. API exportieren: Sie können die API für Ihre RAG-App exportieren, was es Ihnen ermöglicht, sie in andere Anwendungen oder Dienste zu integrieren. Dies gibt Ihnen die Flexibilität, Ihren angepassten KI-Agenten in verschiedenen Kontexten zu nutzen.

2. Neue App starten: Sie können eine neue Instanz Ihrer RAG-App starten, was eine neue, exportierbare Version Ihres konfigurierten Agenten erstellt. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihre RAG-App mit anderen zu teilen, die sie dann innerhalb der RAG-App-Schnittstelle verwenden können.

Um Ihre API zu exportieren, klicken Sie einfach auf die Schaltfläche "API exportieren" in der RAG-App-Schnittstelle. Dadurch erhalten Sie die erforderlichen Informationen wie den API-Endpunkt und die Authentifizierungsdetails, die Sie zur Integration Ihrer RAG-App in andere Anwendungen verwenden können.

Um eine neue Instanz Ihrer RAG-App zu starten, klicken Sie auf die Schaltfläche "Neue App starten". Dadurch wird eine neue Version Ihres konfigurierten Agenten erstellt, die Sie dann mit anderen teilen können. Sie können auf Ihre RAG-App über die bereitgestellte URL und mit der von Ihnen eingerichteten Schnittstelle zugreifen.

Das Ragat Open-Source-Tool bietet eine leistungsfähige und benutzerfreundliche Schnittstelle zum Aufbau von KI-gesteuerten Chatbots, die mit verschiedenen Dateitypen, einschließlich PDFs, interagieren können. Mit seinem No-Code-Ansatz ermöglicht Ragat es Benutzern, ihre Chatbots einfach zu konfigurieren und anzupassen, ohne umfangreiches Programmiererwissen zu benötigen.

Eine der Schlüsselfunktionen von Ragat ist seine Fähigkeit, mit verschiedenen großen Sprachmodellen wie OpenAI, Gemini und AURA zu integrieren, was den Benutzern die Flexibilität gibt, das für ihre spezifischen Anwendungsfälle am besten geeignete Modell auszuwählen. Diese Integration ermöglicht es den Chatbots, genaue und kontextbezogene Antworten zu liefern, indem sie die Fähigkeiten dieser fortschrittlichen KI-Modelle nutzen.

Die Möglichkeit, mehrere Dateien innerhalb der Ragat-Anwendung hochzuladen und darauf zu verweisen, ist ein weiteres bemerkenswertes Merkmal. Benutzer können ihre eigenen Daten, einschließlich Forschungsarbeiten und anderer Dokumente, nahtlos integrieren, so dass der Chatbot Erkenntnisse und Informationen aus diesen Quellen ziehen kann. Dieses Merkmal macht Ragat besonders nützlich für Unternehmen und Entwickler, die maßgeschneiderte KI-Assistenten für interne Anwendungsfälle erstellen müssen.

Insgesamt hebt sich Ragat als umfassende und benutzerfreundliche Open-Source-Lösung zum Aufbau von KI-gesteuerten Chatbots hervor. Seine Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität und Integration leistungsfähiger Sprachmodelle machen es zu einer attraktiven Option für diejenigen, die die Vorteile von KI in ihren Anwendungen und Arbeitsabläufen nutzen möchten.