RAG-Appは、コードを書くことなく、カスタマイズされたチャットボットやAIエージェントを構築およびデプロイできる強力なオープンソースツールです。OpenAI、Gemini、AURAなどの各種大規模言語モデルを設定およびインテグレーションするためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供しています。

RAG-Appの主な機能の1つは、PDFやドキュメントなど、さまざまなファイル形式に対応できることです。データソースをアップロードし、チャットボットを設定して、コンテンツを参照および要約することで、ユーザーにカスタマイズされた回答を提供できます。

このプラットフォームは、カスタムツール、CRMシステム、メールクライアントなどとの統合にも柔軟性があり、企業や開発者が特定のニーズに合わせて専用のAIアプリケーションを作成するのに最適なソリューションです。

RAG-Appのセットアップは簡単で、Dockerコンテナを使ってクラウドまたはオンプレミスのインフラストラクチャにデプロイできます。オープンソースのため、カスタマイズや拡張も容易で、より複雑で機能豊富なチャットボットやAIエージェントを構築できます。

全体として、RAG-Appは強力な対話型インターフェイスを作成するための包括的かつユーザーフレンドリーなソリューションであり、ビジネスや開発者にとって非常に有用なツールです。

オープンソースのチャットボットAIエージェント構築ツールのRagatは、企業や開発者に魅力的な機能を数多く備えています。

1. 意味検索: Ragatの高度な自然言語処理機能により、ユーザーは正確なキーワード一致ではなく、自然言語クエリを使ってナレッジベースを検索できます。これにより、より直感的で文脈に沿った情報検索が可能になります。

2. AIエージェント: Ragatは、対話型インターフェイスにAIエージェントを seamlessly 統合できます。ユーザーは、カスタマイズされた回答を提供したり、洞察を引き出したり、ユーザーの入力とナレッジベースに基づいてタスクを実行したりする、知的なアシスタントと対話できます。

3. エンベディングとベクトル検索: Ragatは最先端の言語モデルを活用して、ナレッジベースのコンテンツのセマンティックエンベディングを生成します。これにより、語彙的な一致ではなく、概念的な類似性に基づいて関連情報を検索する強力なベクトル検索機能が実現します。

4. 拡張性: Ragatはオープンで拡張可能なフレームワークとして設計されており、開発者がカスタムプラグイン、モデル、インテグレーションを統合して、チャットボットAIエージェントの機能を拡張できます。これにより、幅広い用途に対応できる柔軟なソリューションになります。

5. プライバシーとセキュリティ: Ragatのアーキテクチャは、プライバシーとセキュリティに重点を置いて設計されており、ユーザーはサードパーティのクラウドサービスを必要とせずに、自社のインフラストラクチャ内でナレッジベースとAIエージェントを管理できます。

これらの強力な機能を活用することで、Ragatは企業や開発者が、既存のワークフローやデータソースと seamlessly 統合できる、高度にカスタマイズされた効果的なチャットボットAIソリューションを構築することを可能にします。

Ragatツールをインストールして設定するには、お使いのシステム(Mac、Windows、Linux)にDockerがインストールされている必要があります。Dockerの設定が完了したら、以下の手順に従ってください。

1. Dockerを起動し、バックグラウンドで実行し続けます。
2. リポジトリから提供されているDockerコマンドをコピーし、コマンドプロンプトまたはターミナルに貼り付けます。
3. Enterキーを押すと、Dockerがイメージの構築を開始します。
4. コンテナが起動すると、チャットUI、API、管理UIのエンドポイントが表示されます。
5. チャットUIのエンドポイントをブラウザで開くと、Ragatアプリがインストールされたことを示すメッセージが表示されます。
6. OpenAIのGPT-4モデルなど、使用するモデルのAPIキーを入力して設定します。
7. システムプロンプトと会話の質問をカスタマイズします。
8. Wikipediaやduckduckgoなどのソースを参照するエージェントを設定します。
9. 研究論文やその他のファイル形式のデータをアップロードすると、提供されたファイルローダー設定を使ってefficiently 解析されます。
10. アップロードしたファイルとチャットを開始すると、ファイルの情報に基づいて回答が提供されます。
11. 設定したRagatアプリのAPIをエクスポートして、他のアプリケーションで使用したり、他の人と共有したりできます。

Dockerを使ったこの簡単なインストールと設定プロセスにより、Ragatは、コーディングの必要がなく、ファイルとやり取りするためのカスタムAIエージェントを構築するためのユーザーフレンドリーでアクセスしやすいツールになっています。

Ragabは、ユーザーがカスタマイズ可能なAIエージェントを設定し、ナレッジベースと統合できるコンプリヘンシブなオープンソースプロジェクトです。このノーコードのインターフェイスにより、ユーザーはプライベートで、ローカルホストされたチャットボットを設定できる、柔軟なソリューションが提供されます。

主な機能:

• AIエージェントの設定: ユーザーはRagabのインターフェイス内で簡単にAIエージェントを作成および設定できます。これには、システムプロンプト、会話の質問の設定、さまざまなプラグインやカスタムツールの統合が含まれます。

• ナレッジベースの統合: Ragabでは、ドキュメント、PDF、その他のファイル形式を含む独自のデータをアップロードできます。プラットフォームはLLaMa-Parsersなどの効率的な解析手法を使ってコンテンツを処理し、AIエージェントが利用できるようにします。

• シームレスな対話: ユーザーは直接AIエージェントとチャットでき、統合されたナレッジベースを参照して、関連性の高い情報提供を受けることができます。エージェントはduckduckgoやWikipediaなどのオンラインソースを活用して、機能を拡張できます。

• 拡張性とデプロイ: Ragabはオープンソースで拡張可能なフレームワークとして設計されています。ユーザーは追加のプラグインやカスタムインテグレーションを組み込んで、AIエージェントの機能をさらに強化できます。Dockerコンテナを使ったデプロイにより、インフラストラクチャへの柔軟な適応が可能です。

Ragabを活用することで、ユーザーは自身のニーズに合わせてカスタマイズされたAIアシスタントを作成できます。これは、企業、開発者、個人ユーザーが内部用途でAIの力を活用したい場合に魅力的なソリューションです。

Ragabは、PDFファイルやその他のファイル形式と対話するチャットボットAIエージェントを構築できるオープンソースツールです。ノーコードのインターフェイスを提供し、完全にプライベートでローカルホストされたチャットボットを設定できます。

Ragabを使えば、PDFファイルをアップロードして直接チャットを始められます。このツールはOpenAIのGPTなどの大規模言語モデルを使って、ファイルのコンテンツを理解し、関連する回答を提供します。

PDFファイルをアップロードすると、Ragabに文書の要点をまとめたり、特定のセクションを強調したりするよう依頼できます。Ragabはファイルを参照し、簡潔な要約や重要な情報をハイライトした回答を提供します。

Ragabの柔軟性により、カスタムツール、CRMシステム、メールワークフローなどを統合できるため、さまざまな用途に対応できる強力なソリューションになります。さらに、Ragabのオープンソース性と拡張性により、開発者が自身のニーズに合わせてツールをカスタマイズできます。

全体として、Ragabは、AIの力を活用してPDFファイルの要約や重要ポイントの強調を行い、コーディングの必要がない直感的な方法で、ファイルと対話できるようにします。

RAG-appの設定が完了したら、他のアプリケーションで使用したり、他の人と共有したりするためにエクスポートできます。RAG-appには、この目的のためのいくつかのオプションがあります。

1. APIのエクスポート: RAG-appのAPIをエクスポートできます。これにより、他のアプリケーションやサービスに統合できるようになります。カスタマイズされたAIエージェントを様々なコンテキストで使用できるようになります。

2. 新規アプリの作成: RAG-appの新しいインスタンスを作成できます。これにより、設定済みのエージェントの新しいエクスポート可能なバージョンが作成されます。他の人とRAG-appを共有できるようになります。

APIをエクスポートするには、RAG-appのインターフェイスの「APIのエクスポート」ボタンをクリックします。APIのエンドポイントや認証情報などの必要な情報が提供されます。これを使ってRAG-appを他のアプリケーションに統合できます。

新規アプリを作成するには、「新規アプリの作成」ボタンをクリックします。これにより、設定済みのエージェントの新しいバージョンが作成されます。他の人はこのURLにアクセスして、設定したのと同じインターフェイスを使用できます。

これらのエクスポートと共有の機能を活用することで、カスタマイズしたRAG-appを同僚、クライアント、またはデータやファイルの活用に興味のある人に簡単に配布できます。これにより、RAG-appは共同作業に適した柔軟なツールになります。