RAG-App est un puissant outil open source qui vous permet de créer et de déployer des chatbots et des agents IA personnalisés sans écrire de code. Il offre une interface conviviale pour configurer et intégrer divers modèles de langage de grande taille, notamment OpenAI, Gemini et AURA, pour alimenter vos agents conversationnels.

L'une des principales caractéristiques de RAG-App est sa capacité à travailler avec une large gamme de types de fichiers, notamment des PDF, des documents et d'autres médias. Vous pouvez facilement télécharger vos sources de données et configurer le chatbot pour référencer et résumer les informations, en fournissant aux utilisateurs des réponses personnalisées en fonction du contenu.

La plateforme offre également de la flexibilité en termes d'intégrations, vous permettant de connecter des outils personnalisés, des systèmes CRM et des clients de messagerie électronique à votre chatbot. Cela en fait une solution idéale pour les entreprises et les développeurs qui ont besoin de créer des applications spécialisées alimentées par l'IA pour leurs besoins spécifiques.

L'installation de RAG-App est simple, avec la possibilité de le déployer à l'aide de conteneurs Docker sur n'importe quelle infrastructure cloud ou locale. La nature open source de la plateforme permet également une personnalisation et une extension faciles, vous permettant de construire des chatbots et des agents IA plus complexes et riches en fonctionnalités.

Ragat, l'outil open source pour construire des agents IA conversationnels, offre une gamme de fonctionnalités puissantes qui en font un choix convaincant pour les entreprises et les développeurs :

1. Recherche sémantique : Les capacités avancées de traitement du langage naturel de Ragat permettent aux utilisateurs de rechercher dans leur base de connaissances à l'aide de requêtes en langage naturel, plutôt que de se fier à une correspondance exacte des mots-clés. Cela permet une récupération d'informations plus intuitive et contextuelle.

2. Agents IA : Ragat intègre de manière transparente des agents IA dans l'interface conversationnelle, permettant aux utilisateurs d'interagir avec des assistants intelligents qui peuvent fournir des réponses personnalisées, tirer des conclusions et même effectuer des tâches en fonction de l'entrée de l'utilisateur et des connaissances disponibles.

3. Embeddings et recherche vectorielle : Ragat exploite des modèles de langage de pointe pour générer des embeddings sémantiques du contenu de la base de connaissances. Cela permet des capacités de recherche vectorielle puissantes, permettant aux utilisateurs de trouver des informations pertinentes en fonction de la similarité conceptuelle, plutôt que d'une simple correspondance lexicale.

4. Extensibilité : Ragat est conçu comme un cadre ouvert et extensible, permettant aux développeurs d'intégrer des plugins, des modèles et des intégrations personnalisés pour améliorer davantage les capacités des agents IA conversationnels. Cela en fait une solution très flexible et adaptable pour une large gamme d'utilisations.

5. Confidentialité et sécurité : L'architecture de Ragat est conçue avec un accent mis sur la confidentialité et la sécurité, permettant aux utilisateurs d'héberger et de gérer leur base de connaissances et leurs agents IA entièrement au sein de leur propre infrastructure, sans avoir besoin de services cloud tiers.

Pour installer et configurer l'outil Ragat, vous devrez avoir Docker installé sur votre système, que ce soit sur Mac, Windows ou Linux. Une fois que vous avez configuré Docker, suivez ces étapes :

1. Ouvrez Docker et laissez-le fonctionner en arrière-plan.
2. Copiez la commande Docker fournie dans le référentiel et collez-la dans votre invite de commande ou votre terminal.
3. Appuyez sur Entrée, et Docker commencera à construire l'image.
4. Une fois le conteneur en cours d'exécution, vous verrez les points de terminaison pour l'interface utilisateur de chat, l'API et l'interface d'administration.
5. Ouvrez le point de terminaison de l'interface utilisateur de chat dans votre navigateur, et vous serez accueilli par un message indiquant que vous avez installé avec succès l'application Ragat.
6. Configurez le modèle que vous souhaitez utiliser, comme le modèle GPT-4 d'OpenAI, en fournissant votre clé API.
7. Personnalisez l'invite système et la question de conversation selon les besoins.
8. Configurez les agents pour qu'ils référencent des sources comme Wikipédia ou Duckduckgo.
9. Téléchargez vos propres données, telles que des documents de recherche ou d'autres types de fichiers, et l'outil les analysera efficacement à l'aide de la configuration du chargeur de fichiers fournie.
10. Commencez à discuter avec vos fichiers téléchargés, et l'outil fournira des réponses en fonction des informations contenues dans les fichiers.
11. Vous pouvez exporter l'API de votre application Ragat configurée pour l'utiliser dans d'autres applications ou la partager avec d'autres.

Ragab est un projet open source complet qui permet aux utilisateurs de configurer des agents IA personnalisables et de les intégrer à une base de connaissances. Cette interface sans code permet aux utilisateurs de configurer des chatbots entièrement privés et hébergés localement, offrant une solution flexible pour diverses utilisations.

Caractéristiques clés :

• Configuration d'agents IA : Les utilisateurs peuvent facilement créer et configurer des agents IA dans l'interface Ragab. Cela inclut la définition d'invites système, de questions de conversation et l'intégration de divers plugins et outils personnalisés.

• Intégration de la base de connaissances : Ragab permet aux utilisateurs de télécharger leurs propres données, notamment des documents, des PDF et d'autres types de fichiers. La plateforme utilise des techniques d'analyse efficaces, comme les analyseurs LLaMa, pour traiter le contenu et le rendre accessible aux agents IA.

• Interaction transparente : Les utilisateurs peuvent discuter directement avec les agents IA, qui peuvent référencer la base de connaissances intégrée pour fournir des réponses pertinentes et informatives. Les agents peuvent s'appuyer sur des sources en ligne comme Duckduckgo ou Wikipédia pour améliorer leurs capacités.

• Extensibilité et déploiement : Ragab est conçu comme un cadre open source et extensible. Les utilisateurs peuvent intégrer des plugins et des intégrations personnalisées supplémentaires pour améliorer davantage les fonctionnalités de leurs agents IA. La plateforme peut être facilement déployée à l'aide de conteneurs Docker, permettant une adaptation flexible de l'infrastructure.

Ragab est un outil open source qui vous permet de créer un agent IA conversationnel pour interagir avec vos fichiers PDF et d'autres types de fichiers. Il fournit une interface sans code pour configurer des chatbots qui sont entièrement privés et hébergés localement.

Avec Ragab, vous pouvez facilement télécharger vos fichiers PDF et commencer à discuter avec eux. L'outil utilise des modèles de langage de grande taille, comme le GPT d'OpenAI, pour comprendre le contenu des fichiers et fournir des réponses pertinentes.

Une fois que vous avez téléchargé votre fichier PDF, vous pouvez demander à Ragab de résumer les points principaux du document ou de mettre l'accent sur des sections spécifiques. Ragab référencera le fichier et fournira un résumé concis ou mettra en évidence les informations clés de la section sélectionnée.

La flexibilité de Ragab vous permet d'intégrer des outils personnalisés, des systèmes CRM ou des workflows de messagerie électronique, en faisant une solution puissante pour diverses utilisations. De plus, la nature open source et l'extensibilité de Ragab permettent aux développeurs de personnaliser l'outil selon leurs besoins spécifiques.

Dans l'ensemble, Ragab offre un moyen transparent d'interagir avec vos fichiers PDF, en tirant parti de la puissance de l'IA pour fournir des résumés et mettre l'accent sur les points les plus importants, sans nécessiter de codage important.

Une fois que vous avez configuré votre application RAG à votre convenance, vous pouvez facilement l'exporter pour l'utiliser dans d'autres applications ou la partager avec d'autres. L'application RAG offre quelques options pour cela :

1. Exporter l'API : Vous pouvez exporter l'API de votre application RAG, ce qui vous permet de l'intégrer dans d'autres applications ou services. Cela vous donne la flexibilité d'utiliser votre agent IA personnalisé dans divers contextes.

2. Démarrer une nouvelle application : Vous pouvez démarrer une nouvelle instance de votre application RAG, ce qui crée une nouvelle version exportable de votre agent configuré. Cela vous permet de partager votre application RAG avec d'autres, qui pourront alors l'utiliser dans l'interface de l'application RAG.

Pour exporter votre API, cliquez simplement sur le bouton "Exporter l'API" dans l'interface de l'application RAG. Cela vous fournira les informations nécessaires, comme le point de terminaison de l'API et les détails d'authentification, que vous pourrez utiliser pour intégrer votre application RAG dans d'autres applications.

Pour démarrer une nouvelle instance de votre application RAG, cliquez sur le bouton "Démarrer une nouvelle application". Cela créera une nouvelle version de votre agent configuré, que vous pourrez ensuite partager avec d'autres. Ils pourront accéder à votre application RAG en visitant l'URL fournie et en utilisant la même interface que vous avez configurée.

L'outil open source Ragat offre une interface puissante et conviviale pour construire des chatbots alimentés par l'IA qui peuvent interagir avec divers types de fichiers, y compris les PDF. Avec son approche sans code, Ragat permet aux utilisateurs de configurer et de personnaliser facilement leurs chatbots sans avoir besoin de connaissances de codage approfondies.

L'une des principales caractéristiques de Ragat est sa capacité à s'intégrer à différents modèles de langage de grande taille, comme OpenAI, Gemini et AURA, donnant aux utilisateurs la flexibilité de choisir le modèle le plus adapté à leurs cas d'utilisation spécifiques. Cette intégration permet aux chatbots de fournir des réponses précises et contextuelles, en tirant parti des capacités de ces modèles IA avancés.

La possibilité de télécharger et de référencer plusieurs fichiers au sein de l'application Ragat est un autre aspect notable. Les utilisateurs peuvent intégrer facilement leurs propres données, y compris des documents de recherche et d'autres documents, permettant au chatbot de tirer des informations et des insights de ces sources. Cette fonctionnalité rend Ragat particulièrement utile pour les entreprises et les développeurs qui ont besoin de créer des assistants IA personnalisés pour des cas d'utilisation internes.

Dans l'ensemble, Ragat se démarque en tant que solution open source complète et conviviale pour construire des chatbots alimentés par l'IA. Sa facilité d'utilisation, sa flexibilité et son intégration avec des modèles de langage puissants en font une option attrayante pour ceux qui cherchent à tirer parti des avantages de l'IA dans leurs applications et leurs workflows.