RAG-App è uno strumento open-source potente che consente di costruire e distribuire chatbot e agenti AI personalizzati senza scrivere alcun codice. Fornisce un'interfaccia user-friendly per configurare e integrare vari modelli di linguaggio di grandi dimensioni, tra cui OpenAI, Gemini e AURA, per alimentare i tuoi agenti conversazionali.

Una delle caratteristiche chiave di RAG-App è la sua capacità di lavorare con una vasta gamma di tipi di file, tra cui PDF, documenti e altri media. È possibile caricare facilmente le tue fonti di dati e configurare il chatbot per fare riferimento e riassumere le informazioni, fornendo agli utenti risposte personalizzate in base ai contenuti.

La piattaforma offre anche flessibilità in termini di integrazioni, consentendo di connettere strumenti personalizzati, sistemi CRM e client e-mail al tuo chatbot. Ciò la rende una soluzione ideale per le aziende e gli sviluppatori che devono creare applicazioni AI specializzate per le loro esigenze specifiche.

L'impostazione di RAG-App è semplice, con la possibilità di distribuirla utilizzando container Docker su qualsiasi infrastruttura cloud o on-premise. La natura open-source della piattaforma consente anche una facile personalizzazione ed estensione, permettendoti di costruire chatbot e agenti AI più complessi e ricchi di funzionalità.

Ragat, lo strumento open-source per la creazione di agenti AI conversazionali, offre una serie di potenti funzionalità che lo rendono una scelta convincente per le aziende e gli sviluppatori:

1. Ricerca semantica: le avanzate capacità di elaborazione del linguaggio naturale di Ragat consentono agli utenti di cercare all'interno della loro base di conoscenza utilizzando query in linguaggio naturale, anziché affidarsi al semplice abbinamento di parole chiave. Ciò permette un recupero delle informazioni più intuitivo e contestuale.

2. Agenti AI: Ragat integra perfettamente gli agenti AI nell'interfaccia conversazionale, consentendo agli utenti di interagire con assistenti intelligenti in grado di fornire risposte personalizzate, trarre conclusioni e persino eseguire attività in base all'input dell'utente e alle conoscenze disponibili.

3. Embedding e ricerca vettoriale: Ragat sfrutta i modelli linguistici all'avanguardia per generare embedding semantici dei contenuti della base di conoscenza. Ciò abilita potenti capacità di ricerca vettoriale, permettendo agli utenti di trovare informazioni rilevanti in base alla somiglianza concettuale, anziché solo al semplice abbinamento lessicale.

4. Estensibilità: Ragat è progettato come un framework aperto ed estensibile, consentendo agli sviluppatori di integrare plugin, modelli e integrazioni personalizzati per migliorare ulteriormente le capacità degli agenti AI conversazionali. Ciò lo rende una soluzione altamente flessibile e adattabile per una vasta gamma di casi d'uso.

5. Privacy e sicurezza: l'architettura di Ragat è progettata con un focus sulla privacy e la sicurezza, consentendo agli utenti di ospitare e gestire la propria base di conoscenza e i propri agenti AI interamente all'interno della propria infrastruttura, senza la necessità di servizi cloud di terze parti.

Per installare e configurare lo strumento Ragat, è necessario avere Docker installato sul tuo sistema, che si tratti di Mac, Windows o Linux. Una volta impostato Docker, segui questi passaggi:

1. Apri Docker e tienilo in esecuzione in background.
2. Copia il comando Docker fornito dal repository e incollalo nel tuo prompt dei comandi o terminale.
3. Premi Invio e Docker inizierà a costruire l'immagine.
4. Una volta che il container è in esecuzione, vedrai gli endpoint per l'interfaccia utente della chat, l'API e l'interfaccia di amministrazione.
5. Apri l'endpoint dell'interfaccia utente della chat nel tuo browser e vedrai un messaggio che ti informa dell'installazione riuscita dell'app Ragat.
6. Configura il modello che vuoi utilizzare, come il modello GPT-4 di OpenAI, fornendo la tua chiave API.
7. Personalizza il prompt di sistema e la domanda di conversazione come necessario.
8. Configura gli agenti per fare riferimento a fonti come Wikipedia o Duckduckgo.
9. Carica i tuoi dati, come articoli di ricerca o altri tipi di file, e lo strumento li analizzerà in modo efficiente utilizzando la configurazione del file loader fornita.
10. Inizia a chattare con i tuoi file caricati e lo strumento fornirà risposte in base alle informazioni nei file.
11. Puoi esportare l'API per la tua app Ragat configurata per utilizzarla in altre applicazioni o condividerla con altri.

Ragab è un progetto open-source completo che consente agli utenti di impostare agenti AI personalizzabili e integrarli con una base di conoscenza. Questa interfaccia senza codice permette agli utenti di configurare chatbot interamente privati e ospitati localmente, offrendo una soluzione flessibile per vari casi d'uso.

Caratteristiche chiave:

• Configurazione dell'agente AI: gli utenti possono facilmente creare e configurare agenti AI all'interno dell'interfaccia Ragab. Ciò include l'impostazione di prompt di sistema, domande di conversazione e l'integrazione di vari plugin e strumenti personalizzati.

• Integrazione della base di conoscenza: Ragab consente agli utenti di caricare i propri dati, inclusi documenti, PDF e altri tipi di file. La piattaforma utilizza tecniche di analisi efficienti, come LLaMa-Parsers, per elaborare i contenuti e renderli accessibili agli agenti AI.

• Interazione fluida: gli utenti possono chattare direttamente con gli agenti AI, che possono fare riferimento alla base di conoscenza integrata per fornire risposte pertinenti e informative. Gli agenti possono sfruttare fonti online come Duckduckgo o Wikipedia per migliorare le loro capacità.

• Estensibilità e distribuzione: Ragab è progettato come un framework open-source ed estendibile. Gli utenti possono incorporare plugin e integrazioni personalizzate aggiuntive per migliorare ulteriormente la funzionalità dei loro agenti AI. La piattaforma può essere facilmente distribuita utilizzando container Docker, consentendo una flessibile adattamento dell'infrastruttura.

Ragab è uno strumento open-source che ti consente di costruire un agente AI conversazionale per interagire con i tuoi file PDF e altri tipi di file. Fornisce un'interfaccia senza codice per configurare chatbot completamente privati e ospitati localmente.

Con Ragab, puoi facilmente caricare i tuoi file PDF e iniziare a chattare con loro. Lo strumento utilizza modelli di linguaggio di grandi dimensioni, come il GPT di OpenAI, per comprendere il contenuto dei file e fornire risposte pertinenti.

Una volta caricato il tuo file PDF, puoi chiedere a Ragab di riassumere i punti principali del documento o di evidenziare sezioni specifiche. Ragab farà riferimento al file e fornirà un riassunto conciso o evidenzierà le informazioni chiave dalla sezione selezionata.

La flessibilità di Ragab ti consente di integrare strumenti personalizzati, sistemi CRM o flussi di lavoro e-mail, rendendolo una soluzione potente per vari casi d'uso. Inoltre, la natura open-source e l'estensibilità di Ragab consentono agli sviluppatori di personalizzare lo strumento in base alle loro esigenze specifiche.

Complessivamente, Ragab offre un modo semplice per interagire con i tuoi file PDF, sfruttando il potere dell'AI per fornire riassunti e enfatizzare i punti più importanti, senza la necessità di una codifica estesa.

Una volta configurato il tuo RAG-app come desiderato, puoi facilmente esportarlo per utilizzarlo in altre applicazioni o condividerlo con altri. Il RAG-app offre alcune opzioni per questo:

1. Esporta API: puoi esportare l'API per il tuo RAG-app, il che ti consente di integrarlo in altre applicazioni o servizi. Ciò ti dà la flessibilità di utilizzare il tuo agente AI personalizzato in vari contesti.

2. Avvia nuova app: puoi avviare una nuova istanza del tuo RAG-app, il che crea una nuova versione esportabile del tuo agente configurato. Ciò ti permette di condividere il tuo RAG-app con altri, che potranno quindi utilizzarlo all'interno dell'interfaccia RAG-app.

Per esportare la tua API, basta fare clic sul pulsante "Esporta API" nell'interfaccia RAG-app. Questo ti fornirà le informazioni necessarie, come l'endpoint API e i dettagli di autenticazione, che puoi utilizzare per integrare il tuo RAG-app in altre applicazioni.

Per avviare una nuova istanza del tuo RAG-app, fai clic sul pulsante "Avvia nuova app". Questo creerà una nuova versione del tuo agente configurato, che puoi quindi condividere con altri. Potranno accedere al tuo RAG-app visitando l'URL fornito e utilizzando la stessa interfaccia che hai impostato.

Sfruttando queste funzionalità di esportazione e condivisione, puoi facilmente distribuire il tuo RAG-app personalizzato a colleghi, clienti o chiunque altro possa trarre beneficio dal tuo agente AI su misura. Ciò rende il RAG-app uno strumento versatile e collaborativo per lavorare con i tuoi dati e file.

Lo strumento open-source Ragat offre un'interfaccia potente e user-friendly per la creazione di chatbot alimentati dall'AI in grado di interagire con vari tipi di file, inclusi i PDF. Grazie al suo approccio senza codice, Ragat consente agli utenti di configurare e personalizzare facilmente i loro chatbot senza la necessità di una vasta conoscenza di programmazione.

Una delle caratteristiche chiave di Ragat è la sua capacità di integrarsi con diversi modelli di linguaggio di grandi dimensioni, come OpenAI, Gemini e AURA, offrendo agli utenti la flessibilità di scegliere il modello più adatto ai loro casi d'uso specifici. Questa integrazione permette ai chatbot di fornire risposte accurate e contestuali, sfruttando le capacità di questi modelli AI avanzati.

La possibilità di caricare e fare riferimento a più file all'interno dell'applicazione Ragat è un altro aspetto degno di nota. Gli utenti possono integrare facilmente i propri dati, inclusi articoli di ricerca e altri documenti, consentendo al chatbot di trarre spunti e informazioni da queste fonti. Questa funzionalità rende Ragat particolarmente utile per le aziende e gli sviluppatori che devono creare assistenti AI personalizzati per casi d'uso interni.

Complessivamente, Ragat si distingue come una soluzione open-source completa e user-friendly per la creazione di chatbot alimentati dall'AI. La sua facilità d'uso, flessibilità e integrazione con potenti modelli linguistici lo rendono un'opzione attraente per coloro che cercano di sfruttare i vantaggi dell'AI nelle loro applicazioni e flussi di lavoro.