RAG-App هي أداة قوية مفتوحة المصدر تتيح لك بناء وتنفيذ روبوتات دردشة وعوامل ذكاء اصطناعي مخصصة دون الحاجة إلى كتابة أي رمز. وهي توفر واجهة سهلة الاستخدام لتكوين وتكامل مجموعة متنوعة من نماذج اللغة الكبيرة، بما في ذلك OpenAI و Gemini و AURA، لتشغيل عوامل الدردشة الخاصة بك.

إحدى الميزات الرئيسية لRAG-App هي قدرتها على العمل مع مجموعة واسعة من أنواع الملفات، بما في ذلك ملفات PDF والمستندات وغيرها من الوسائط. يمكنك بسهولة تحميل مصادر البيانات الخاصة بك وتكوين روبوت الدردشة لمراجعة والتلخيص المعلومات، مما يوفر للمستخدمين استجابات مخصصة بناءً على المحتوى.

كما تقدم المنصة مرونة في مجال التكامل، مما يتيح لك توصيل الأدوات المخصصة وأنظمة إدارة علاقات العملاء والعملاء البريديين بروبوت الدردشة الخاص بك. وهذا يجعلها حلاً مثاليًا للشركات والمطورين الذين يحتاجون إلى إنشاء تطبيقات متخصصة تعمل بالذكاء الاصطناعي لاحتياجاتهم المحددة.

إن إعداد RAG-App أمر بسيط، حيث يمكن نشره باستخدام حاويات Docker على أي بنية تحتية سحابية أو محلية. كما أن الطبيعة المفتوحة المصدر للمنصة تسمح أيضًا بالتخصيص والتوسيع السهل، مما يمكنك من بناء روبوتات دردشة وعوامل ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا وغنية بالميزات.

بشكل عام، تبرز RAG-App كحل شامل وسهل الاستخدام لإنشاء واجهات دردشة قوية، مما يجعلها أداة قيمة للشركات والمطورين على حد سواء.

Ragat، الأداة مفتوحة المصدر لبناء عوامل الذكاء الاصطناعي للدردشة، تقدم مجموعة من الميزات القوية التي تجعلها خيارًا مقنعًا للشركات والمطورين على حد سواء:

1. البحث الدلالي: تمكّن قدرات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة في Ragat المستخدمين من البحث في قاعدة المعرفة الخاصة بهم باستخدام استفسارات اللغة الطبيعية، بدلاً من الاعتماد على تطابق الكلمات المفتاحية الدقيقة. وهذا يسمح باسترداد المعلومات بطريقة أكثر تلقائية وسياقية.

2. عوامل الذكاء الاصطناعي: يندمج Ragat بسلاسة مع عوامل الذكاء الاصطناعي في واجهة الدردشة، مما يتيح للمستخدمين التفاعل مع المساعدين الذكيين الذين يمكنهم تقديم استجابات مخصصة، واستخلاص الرؤى، وحتى تنفيذ المهام بناءً على إدخال المستخدم والمعرفة المتاحة.

3. التضمينات والبحث المتجهي: يستخدم Ragat نماذج اللغة الحديثة لتوليد تضمينات دلالية للمحتوى في قاعدة المعرفة. وهذا يمكّن من قدرات البحث المتجهي القوية، مما يتيح للمستخدمين العثور على المعلومات ذات الصلة على أساس التشابه المفاهيمي، بدلاً من مجرد التطابق اللفظي.

4. القابلية للتوسيع: تم تصميم Ragat كإطار قابل للتوسيع والتمديد، مما يسمح للمطورين بتكامل الإضافات والنماذج والتكامل المخصصة لتعزيز قدرات عوامل الذكاء الاصطناعي للدردشة بشكل أكبر. وهذا يجعله حلاً مرنًا وقابلاً للتكيف لمجموعة واسعة من حالات الاستخدام.

5. الخصوصية والأمان: تم تصميم معمارية Ragat بتركيز على الخصوصية والأمان، مما يتيح للمستخدمين استضافة وإدارة قاعدة المعرفة وعوامل الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بالكامل داخل بنيتهم التحتية الخاصة، دون الحاجة إلى خدمات السحابة الخارجية.

من خلال الاستفادة من هذه الميزات القوية، يمكن لRagat تمكين الشركات والمطورين من بناء حلول الذكاء الاصطناعي للدردشة مخصصة للغاية وفعالة، والتي يمكن أن تندمج بسلاسة مع سير العمل والمصادر البيانية الحالية الخاصة بهم، مما يوفر للمستخدمين طريقة أكثر تلقائية وذكية للتفاعل مع المعلومات.

لتثبيت وتكوين أداة Ragat، ستحتاج إلى تثبيت Docker على نظامك، سواء كان ماك أو ويندوز أو لينكس. بمجرد إعداد Docker، اتبع هذه الخطوات:

1. افتح Docker واتركه يعمل في الخلفية.
2. انسخ أمر Docker المقدم من المستودع ولصقه في موجه الأوامر أو الطرفية الخاصة بك.
3. اضغط على Enter، وسيبدأ Docker في بناء الصورة.
4. بمجرد أن يكون الحاوي قيد التشغيل، ستشاهد نقاط النهاية لواجهة المحادثة والواجهة البرمجية والواجهة الإدارية.
5. افتح نقطة نهاية واجهة المحادثة في متصفحك، وستحصل على رسالة ترحيبية تفيد بأنك قمت بتثبيت تطبيق Ragat بنجاح.
6. قم بتكوين النموذج الذي تريد استخدامه، مثل نموذج GPT-4 من OpenAI، من خلال توفير مفتاح API الخاص بك.
7. قم بتخصيص المطالبة النظامية وسؤال المحادثة حسب الحاجة.
8. قم بتكوين الوكلاء للإشارة إلى مصادر مثل ويكيبيديا أو Duckduckgo.
9. قم بتحميل بياناتك الخاصة، مثل أوراق البحث أو أنواع الملفات الأخرى، وسيقوم الأداة بتحليلها بكفاءة باستخدام تكوين محمل الملف المقدم.
10. ابدأ المحادثة مع الملفات المحملة، وستوفر الأداة استجابات بناءً على المعلومات الواردة في الملفات.
11. يمكنك تصدير واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بتطبيق Ragat المكوّن لاستخدامها في تطبيقات أخرى أو مشاركتها مع الآخرين.

هذه عملية التثبيت والتكوين البسيطة باستخدام Docker تجعل Ragat أداة سهلة الاستخدام ويمكن الوصول إليها لبناء عوامل ذكاء اصطناعي مخصصة للتفاعل مع ملفاتك، دون الحاجة إلى برمجة مكثفة.

Ragab هو مشروع مفتوح المصدر شامل يمكّن المستخدمين من إعداد عوامل ذكاء اصطناعي قابلة للتخصيص وتكاملها مع قاعدة معرفة. هذه الواجهة بدون رمز تتيح للمستخدمين تكوين روبوتات دردشة تكون خاصة تمامًا ومستضافة محليًا، مما يوفر حلاً مرنًا لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام.

الميزات الرئيسية:

• تكوين عامل الذكاء الاصطناعي: يمكن للمستخدمين بسهولة إنشاء وتكوين عوامل الذكاء الاصطناعي داخل واجهة Ragab. وهذا يشمل تعيين المطالبات النظامية وأسئلة المحادثة، وتكامل مجموعة متنوعة من الإضافات والأدوات المخصصة.

• تكامل قاعدة المعرفة: يسمح Ragab للمستخدمين بتحميل بياناتهم الخاصة، بما في ذلك المستندات وملفات PDF وأنواع الملفات الأخرى. تستخدم المنصة تقنيات تحليل فعالة، مثل LLaMa-Parsers، لمعالجة المحتوى وجعله متاحًا لعوامل الذكاء الاصطناعي.

• التفاعل السلس: يمكن للمستخدمين الدردشة مباشرة مع عوامل الذكاء الاصطناعي، والتي يمكنها الرجوع إلى قاعدة المعرفة المتكاملة لتقديم استجابات ذات صلة ومفيدة. ويمكن للعوامل الاستفادة من المصادر عبر الإنترنت مثل Duckduckgo أو ويكيبيديا لتعزيز قدراتها.

• القابلية للتوسيع والنشر: تم تصميم Ragab كإطار مفتوح المصدر وقابل للتوسيع. يمكن للمستخدمين دمج إضافات ومكونات تكامل مخصصة إضافية لتعزيز وظائف عوامل الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. ويمكن نشر المنصة بسهولة باستخدام حاويات Docker، مما يسمح بتكيف البنية التحتية المرنة.

من خلال الاستفادة من Ragab، يمكن للمستخدمين إنشاء مساعدين ذكاء اصطناعي شخصيين مصممين لتلبية احتياجاتهم المحددة، دون الحاجة إلى برمجة مكثفة. وهذا يجعله حلاً جذابًا للشركات والمطورين والأفراد الذين يبحثون عن الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي لحالات الاستخدام الداخلية الخاصة بهم.

Ragab هي أداة مفتوحة المصدر تتيح لك بناء عامل ذكاء اصطناعي للدردشة للتفاعل مع ملفات PDF الخاصة بك وأنواع الملفات الأخرى. وهي توفر واجهة بدون رمز لتكوين روبوتات دردشة تكون تمامًا خاصة ومستضافة محليًا.

مع Ragab، يمكنك بسهولة تحميل ملفات PDF الخاصة بك والبدء في الدردشة معها. تستخدم الأداة نماذج اللغة الكبيرة، مثل GPT من OpenAI، لفهم محتوى الملفات وتقديم استجابات ذات صلة.

بمجرد تحميل ملف PDF، يمكنك طلب من Ragab تلخيص النقاط الرئيسية للمستند أو التركيز على أقسام محددة. سيقو