RAG-App es una potente herramienta de código abierto que le permite construir y desplegar chatbots y agentes de IA personalizados sin escribir ningún código. Proporciona una interfaz amigable para configurar e integrar varios modelos de lenguaje a gran escala, incluyendo OpenAI, Gemini y AURA, para impulsar a sus agentes conversacionales.

Una de las características clave de RAG-App es su capacidad para trabajar con una amplia gama de tipos de archivos, incluyendo PDF, documentos y otros medios. Puede cargar fácilmente sus fuentes de datos y configurar el chatbot para que haga referencia y resuma la información, proporcionando a los usuarios respuestas personalizadas en función del contenido.

La plataforma también ofrece flexibilidad en términos de integraciones, lo que le permite conectar herramientas personalizadas, sistemas CRM y clientes de correo electrónico a su chatbot. Esto la convierte en una solución ideal para empresas y desarrolladores que necesitan crear aplicaciones especializadas impulsadas por IA para sus necesidades específicas.

La configuración de RAG-App es sencilla, con la posibilidad de implementarla utilizando contenedores Docker en cualquier infraestructura en la nube o local. La naturaleza de código abierto de la plataforma también permite una fácil personalización y extensión, lo que le permite construir chatbots y agentes de IA más complejos y ricos en funciones.

Ragat, la herramienta de código abierto para construir agentes de IA conversacionales, ofrece una gama de potentes características que la convierten en una opción atractiva para empresas y desarrolladores:

1. Búsqueda semántica: Las avanzadas capacidades de procesamiento del lenguaje natural de Ragat permiten a los usuarios buscar en su base de conocimiento utilizando consultas en lenguaje natural, en lugar de depender del emparejamiento exacto de palabras clave. Esto permite una recuperación de información más intuitiva y contextual.

2. Agentes de IA: Ragat integra sin problemas agentes de IA en la interfaz conversacional, permitiendo a los usuarios interactuar con asistentes inteligentes que pueden proporcionar respuestas personalizadas, extraer insights y realizar tareas en función de la entrada del usuario y el conocimiento disponible.

3. Incrustaciones y búsqueda vectorial: Ragat aprovecha los modelos de lenguaje de última generación para generar incrustaciones semánticas del contenido de la base de conocimiento. Esto permite potentes capacidades de búsqueda vectorial, lo que permite a los usuarios encontrar información relevante en función de la similitud conceptual, y no solo del emparejamiento léxico.

4. Extensibilidad: Ragat está diseñado como un marco abierto y extensible, lo que permite a los desarrolladores integrar complementos, modelos e integraciones personalizados para mejorar aún más las capacidades de los agentes de IA conversacionales. Esto la convierte en una solución altamente flexible y adaptable para una amplia gama de casos de uso.

5. Privacidad y seguridad: La arquitectura de Ragat se ha diseñado con un enfoque en la privacidad y la seguridad, lo que permite a los usuarios alojar y gestionar su base de conocimiento y agentes de IA dentro de su propia infraestructura, sin la necesidad de servicios en la nube de terceros.

Para instalar y configurar la herramienta Ragat, necesitará tener Docker instalado en su sistema, ya sea Mac, Windows o Linux. Una vez que tenga Docker configurado, siga estos pasos:

1. Abra Docker y manténgalo en ejecución en segundo plano.
2. Copie el comando Docker proporcionado desde el repositorio y péguelo en su símbolo del sistema o terminal.
3. Presione Intro y Docker comenzará a construir la imagen.
4. Una vez que el contenedor esté en ejecución, verá los puntos finales para la interfaz de chat, la API y la interfaz de administración.
5. Abra el punto final de la interfaz de chat en su navegador y verá un mensaje que le indica que ha instalado correctamente la aplicación Ragat.
6. Configure el modelo que desea utilizar, como el modelo GPT-4 de OpenAI, proporcionando su clave API.
7. Personalice el mensaje del sistema y la pregunta de la conversación según sea necesario.
8. Configure los agentes para que hagan referencia a fuentes como Wikipedia o Duckduckgo.
9. Cargue sus propios datos, como artículos de investigación u otros tipos de archivos, y la herramienta los analizará de manera eficiente utilizando la configuración del cargador de archivos proporcionada.
10. Comience a chatear con sus archivos cargados y la herramienta proporcionará respuestas en función de la información de los archivos.
11. Puede exportar la API de su aplicación Ragat configurada para utilizarla en otras aplicaciones o compartirla con otros.

Ragab es un proyecto de código abierto integral que permite a los usuarios configurar agentes de IA personalizables e integrarlos con una base de conocimiento. Esta interfaz sin código permite a los usuarios configurar chatbots que son completamente privados y alojados localmente, proporcionando una solución flexible para diversos casos de uso.

Características clave:

• Configuración de agentes de IA: Los usuarios pueden crear y configurar fácilmente agentes de IA dentro de la interfaz de Ragab. Esto incluye establecer mensajes del sistema, preguntas de conversación e integrar varios complementos y herramientas personalizadas.

• Integración de la base de conocimiento: Ragab permite a los usuarios cargar sus propios datos, incluidos documentos, PDF y otros tipos de archivos. La plataforma utiliza técnicas de análisis eficientes, como LLaMa-Parsers, para procesar el contenido y ponerlo a disposición de los agentes de IA.

• Interacción fluida: Los usuarios pueden chatear directamente con los agentes de IA, que pueden hacer referencia a la base de conocimiento integrada para proporcionar respuestas relevantes e informativas. Los agentes pueden aprovechar fuentes en línea como Duckduckgo o Wikipedia para mejorar sus capacidades.

• Extensibilidad y despliegue: Ragab está diseñado como un marco de código abierto y extensible. Los usuarios pueden incorporar complementos y personalizaciones adicionales para mejorar aún más la funcionalidad de sus agentes de IA. La plataforma se puede implementar fácilmente utilizando contenedores Docker, lo que permite una adaptación flexible de la infraestructura.

Ragab es una herramienta de código abierto que le permite construir un agente de IA conversacional para interactuar con sus archivos PDF y otros tipos de archivos. Proporciona una interfaz sin código para configurar chatbots que son completamente privados y alojados localmente.

Con Ragab, puede cargar fácilmente sus archivos PDF y comenzar a chatear con ellos. La herramienta utiliza modelos de lenguaje a gran escala, como GPT de OpenAI, para comprender el contenido de los archivos y proporcionar respuestas relevantes.

Una vez que haya cargado su archivo PDF, puede pedirle a Ragab que resuma los puntos principales del documento o que enfatice secciones específicas. Ragab hará referencia al archivo y proporcionará un resumen conciso o destacará la información clave de la sección seleccionada.

La flexibilidad de Ragab le permite integrar herramientas personalizadas, sistemas CRM o flujos de trabajo de correo electrónico, lo que la convierte en una solución poderosa para diversos casos de uso. Además, la naturaleza de código abierto y la extensibilidad de Ragab permiten a los desarrolladores adaptar la herramienta a sus necesidades específicas.

En general, Ragab ofrece una forma fluida de interactuar con sus archivos PDF, aprovechando el poder de la IA para proporcionar resúmenes y énfasis en los puntos más importantes, sin la necesidad de una codificación extensa.

Una vez que haya configurado su RAG-app a su gusto, puede exportarla fácilmente para utilizarla en otras aplicaciones o compartirla con otros. La RAG-app proporciona algunas opciones para esto:

1. Exportar API: Puede exportar la API de su RAG-app, lo que le permite integrarla en otras aplicaciones o servicios. Esto le da la flexibilidad de utilizar su agente de IA personalizado en varios contextos.

2. Iniciar una nueva aplicación: Puede iniciar una nueva instancia de su RAG-app, lo que crea una nueva versión exportable de su agente configurado. Esto le permite compartir su RAG-app con otros, quienes podrán utilizarla dentro de la interfaz de la RAG-app.

Para exportar su API, simplemente haga clic en el botón "Exportar API" en la interfaz de la RAG-app. Esto le proporcionará la información necesaria, como el punto final de la API y los detalles de autenticación, que puede utilizar para integrar su RAG-app en otras aplicaciones.

Para iniciar una nueva instancia de su RAG-app, haga clic en el botón "Iniciar una nueva aplicación". Esto creará una nueva versión de su agente configurado, que luego podrá compartir con otros. Pueden acceder a su RAG-app visitando la URL proporcionada y utilizando la misma interfaz que ha configurado.

Al aprovechar estas funciones de exportación y uso compartido, puede distribuir fácilmente su RAG-app personalizada a colegas, clientes o cualquier persona que pueda beneficiarse de su agente de IA a medida. Esto convierte a la RAG-app en una herramienta versátil y colaborativa para trabajar con sus datos y archivos.

La herramienta de código abierto Ragat proporciona una interfaz potente y fácil de usar para construir chatbots impulsados por IA que pueden interactuar con varios tipos de archivos, incluidos los PDF. Con su enfoque sin código, Ragat permite a los usuarios configurar y personalizar fácilmente sus chatbots sin necesidad de un amplio conocimiento de programación.

Una de las características clave de Ragat es su capacidad para integrarse con diferentes modelos de lenguaje a gran escala, como OpenAI, Gemini y AURA, lo que brinda a los usuarios la flexibilidad de elegir el modelo más adecuado para sus casos de uso específicos. Esta integración permite que los chatbots proporcionen respuestas precisas y contextuales, aprovechando las capacidades de estos modelos de IA avanzados.

La capacidad de cargar y hacer referencia a múltiples archivos dentro de la aplicación Ragat es otro aspecto notable. Los usuarios pueden integrar sin problemas sus propios datos, incluidos artículos de investigación y otros documentos, lo que permite que el chatbot extraiga insights e información de estas fuentes. Esta característica hace que Ragat sea particularmente útil para empresas y desarrolladores que necesitan crear asistentes de IA personalizados para casos de uso internos.

En general, Ragat se destaca como una solución integral y fácil de usar de código abierto para construir chatbots impulsados por IA. Su facilidad de uso, flexibilidad e integración con potentes modelos de lenguaje la convierten en una opción atractiva para aquellos que buscan aprovechar los beneficios de la IA en sus aplicaciones y flujos de trabajo.