RAG-App은 코드 작성 없이 맞춤형 채팅봇과 AI 에이전트를 구축하고 배포할 수 있는 강력한 오픈 소스 도구입니다. OpenAI, Gemini, AURA 등 다양한 대규모 언어 모델을 구성하고 통합하여 대화형 에이전트를 구동할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

RAG-App의 핵심 기능 중 하나는 PDF, 문서 및 기타 미디어와 같은 다양한 파일 유형을 처리할 수 있는 기능입니다. 데이터 소스를 쉽게 업로드하고 채팅봇을 구성하여 콘텐츠를 참조하고 요약할 수 있으며, 이를 바탕으로 사용자에게 맞춤형 응답을 제공할 수 있습니다.

이 플랫폼은 또한 통합 측면에서 유연성을 제공하여 사용자 정의 도구, CRM 시스템, 이메일 클라이언트 등을 채팅봇에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 기업과 개발자가 특정 요구 사항에 맞는 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 이상적인 솔루션이 됩니다.

RAG-App 설정은 간단하며 Docker 컨테이너를 사용하여 클라우드 또는 온-프레미스 인프라에 배포할 수 있습니다. 오픈 소스 특성으로 인해 쉽게 사용자 정의하고 확장할 수 있어 더욱 복잡하고 기능이 풍부한 채팅봇과 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.

전반적으로 RAG-App은 강력한 대화형 인터페이스를 만드는 데 있어 포괄적이고 사용자 친화적인 솔루션으로 기업과 개발자 모두에게 가치 있는 도구입니다.

대화형 AI 에이전트 구축을 위한 오픈 소스 도구인 Ragat은 기업과 개발자에게 매력적인 선택이 될 수 있는 다양한 강력한 기능을 제공합니다:

1. 의미 검색: Ragat의 고급 자연어 처리 기능을 통해 사용자는 정확한 키워드 일치가 아닌 자연어 쿼리를 사용하여 지식베이스를 검색할 수 있습니다. 이를 통해 더 직관적이고 상황에 맞는 정보 검색이 가능합니다.

2. AI 에이전트: Ragat은 대화형 인터페이스에 AI 에이전트를 원활하게 통합하여 사용자가 맞춤형 응답을 제공하고 통찰력을 얻으며 사용자 입력과 사용 가능한 지식을 기반으로 작업을 수행할 수 있는 지능형 도우미와 상호 작용할 수 있습니다.

3. 임베딩 및 벡터 검색: Ragat은 최신 언어 모델을 활용하여 지식베이스의 콘텐츠에 대한 의미 임베딩을 생성합니다. 이를 통해 단순한 어휘 일치가 아닌 개념적 유사성을 기반으로 관련 정보를 찾을 수 있는 강력한 벡터 검색 기능을 제공합니다.

4. 확장성: Ragat은 개방형 확장 가능한 프레임워크로 설계되어 개발자가 사용자 정의 플러그인, 모델, 통합을 통해 대화형 AI 에이전트의 기능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 다양한 사용 사례에 적합한 유연하고 적응 가능한 솔루션이 됩니다.

5. 프라이버시 및 보안: Ragat의 아키텍처는 프라이버시와 보안에 중점을 두고 있어 사용자가 자체 인프라 내에서 지식베이스와 AI 에이전트를 호스팅하고 관리할 수 있으며 타사 클라우드 서비스를 사용할 필요가 없습니다.

Ragat의 이러한 강력한 기능을 활용하여 기업과 개발자는 기존 워크플로우와 데이터 소스와 seamlessly 통합되는 맞춤형 효과적인 대화형 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다.

Ragat 도구를 설치하고 구성하려면 시스템에 Docker가 설치되어 있어야 합니다(Mac, Windows, Linux). Docker 설정이 완료되면 다음 단계를 따르세요:

1. Docker를 열고 백그라운드에서 실행합니다.
2. 리포지토리에서 제공된 Docker 명령을 복사하여 명령 프롬프트 또는 터미널에 붙여넣습니다.
3. Enter를 누르면 Docker가 이미지 빌드를 시작합니다.
4. 컨테이너가 실행되면 채팅 UI, API, 관리 UI의 엔드포인트를 확인할 수 있습니다.
5. 채팅 UI 엔드포인트를 브라우저에서 열면 Ragat 앱이 성공적으로 설치되었다는 메시지가 표시됩니다.
6. OpenAI의 GPT-4 모델과 같은 사용할 모델을 구성하기 위해 API 키를 제공합니다.
7. 필요에 따라 시스템 프롬프트와 대화 질문을 사용자 정의합니다.
8. Wikipedia 또는 Duckduckgo와 같은 소스를 참조하도록 에이전트를 구성합니다.
9. 연구 논문 또는 기타 파일 유형과 같은 자체 데이터를 업로드하면 제공된 파일 로더 구성을 사용하여 효율적으로 구문 분석됩니다.
10. 업로드된 파일과 채팅하면 파일의 정보를 기반으로 응답이 제공됩니다.
11. 구성된 Ragat 앱의 API를 내보내 다른 애플리케이션에서 사용하거나 다른 사람과 공유할 수 있습니다.

Dockerd을 사용한 이 간단한 설치 및 구성 프로세스를 통해 Ragat은 코딩 없이도 파일과 상호 작용하는 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있는 사용자 친화적이고 접근성 높은 도구가 됩니다.

Ragab은 사용자가 맞춤형 AI 에이전트를 설정하고 지식베이스와 통합할 수 있는 포괄적인 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 코드 없는 인터페이스를 통해 사용자는 완전히 비공개이며 로컬에서 호스팅되는 채팅봇을 구성할 수 있어 다양한 사용 사례에 유연한 솔루션을 제공합니다.

주요 기능:

• AI 에이전트 구성: 사용자는 Ragab 인터페이스 내에서 AI 에이전트를 쉽게 생성하고 구성할 수 있습니다. 이에는 시스템 프롬프트, 대화 질문 설정, 다양한 플러그인 및 사용자 정의 도구 통합이 포함됩니다.

• 지식베이스 통합: Ragab을 통해 사용자는 문서, PDF 및 기타 파일 유형을 포함한 자체 데이터를 업로드할 수 있습니다. 이 플랫폼은 LLaMa-Parsers와 같은 효율적인 구문 분석 기술을 활용하여 콘텐츠를 처리하고 AI 에이전트가 접근할 수 있게 합니다.

• 원활한 상호 작용: 사용자는 AI 에이전트와 직접 채팅할 수 있으며, 에이전트는 통합된 지식베이스를 참조하여 관련 정보가 풍부한 응답을 제공할 수 있습니다. 에이전트는 Duckduckgo 또는 Wikipedia와 같은 온라인 소스를 활용하여 기능을 향상시킬 수 있습니다.

• 확장성 및 배포: Ragab은 오픈 소스이자 확장 가능한 프레임워크로 설계되었습니다. 사용자는 추가 플러그인과 사용자 정의 통합을 통해 AI 에이전트의 기능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 이 플랫폼은 Docker 컨테이너를 사용하여 쉽게 배포할 수 있어 유연한 인프라 적응이 가능합니다.

Ragab을 활용하면 사용자는 코딩 없이도 자신의 특정 요구 사항에 맞춰 개인화된 AI 도우미를 만들 수 있습니다. 이는 기업, 개발자, 개인이 내부 사용 사례에 AI의 힘을 활용하고자 할 때 매력적인 솔루션이 됩니다.

Ragab은 PDF 파일 및 기타 파일 유형과 상호 작용할 수 있는 대화형 AI 에이전트를 구축할 수 있는 오픈 소스 도구입니다. 완전히 비공개이며 로컬에서 호스팅되는 채팅봇을 구성할 수 있는 코드 없는 인터페이스를 제공합니다.

Ragab을 사용하면 PDF 파일을 쉽게 업로드하고 이와 채팅할 수 있습니다. 이 도구는 OpenAI의 GPT와 같은 대규모 언어 모델을 사용하여 파일 내용을 이해하고 관련 응답을 제공합니다.

PDF 파일을 업로드하면 Ragab에 문서의 주요 포인트를 요약하거나 특정 섹션을 강조하도록 요청할 수 있습니다. Ragab은 파일을 참조하여 간단한 요약을 제공하거나 가장 중요한 정보를 강조합니다.

Ragab의 유연성을 통해 사용자 정의 도구, CRM 시스템 또는 이메일 워크플로를 통합할 수 있어 다양한 사용 사례에 강력한 솔루션이 됩니다. 또한 Ragab의 오픈 소스 특성과 확장성을 통해 개발자가 도구를 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.

전반적으로 Ragab은 AI의 힘을 활용하여 PDF 파일과 상호 작용하고 가장 중요한 포인트를 요약하거나 강조할 수 있는 seamless한 방법을 제공하며, 이를 위해 코딩이 필요하지 않습니다.

RAG-app을 원하는 대로 구성한 후에는 다른 애플리케이션에서 사용하거나 다른 사람과 공유할 수 있도록 쉽게 내보낼 수 있습니다. RAG-app에는 이를 위한 몇 가지 옵션이 있습니다:

1. API 내보내기: RAG-app의 API를 내보낼 수 있으며, 이를 통해 다른 애플리케이션이나 서비스에 통합할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 정의된 AI 에이전트를 다양한 컨텍스트에서 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다.

2. 새로운 앱 시작: RAG-app의 새로운 인스턴스를 시작할 수 있으며, 이를 통해 구성된 에이전트의 새로운 내보낼 수 있는 버전을 만들 수 있습니다. 이를 통해 RAG-app을 다른 사람과 공유할 수 있으며, 이들은 RAG-app