RAG-App is een krachtig open-source hulpmiddel waarmee u aangepaste chatbots en AI-agenten kunt bouwen en implementeren zonder code te schrijven. Het biedt een gebruiksvriendelijke interface voor het configureren en integreren van verschillende grote taalmodellen, waaronder OpenAI, Gemini en AURA, om uw conversatie-agenten aan te drijven.

Eén van de belangrijkste functies van RAG-App is de mogelijkheid om met een breed scala aan bestandstypen te werken, waaronder PDF's, documenten en andere media. U kunt gemakkelijk uw gegevensbronnen uploaden en de chatbot configureren om te verwijzen naar en samen te vatten van de informatie, waardoor gebruikers voorzien worden van op maat gemaakte antwoorden op basis van de inhoud.

De platform biedt ook flexibiliteit op het gebied van integraties, waardoor u aangepaste tools, CRM-systemen en e-mailclients kunt verbinden met uw chatbot. Dit maakt het een ideale oplossing voor bedrijven en ontwikkelaars die gespecialiseerde AI-aangedreven toepassingen voor hun specifieke behoeften moeten creëren.

Het instellen van RAG-App is eenvoudig, met de mogelijkheid om het te implementeren met behulp van Docker-containers op elke cloud- of on-premises infrastructuur. De open-source aard van het platform maakt ook eenvoudige aanpassing en uitbreiding mogelijk, waardoor u meer complexe en uitgebreide chatbots en AI-agenten kunt bouwen.

Ragat, het open-source hulpmiddel voor het bouwen van conversationele AI-agenten, biedt een reeks krachtige functies die het een aantrekkelijke keuze maken voor bedrijven en ontwikkelaars:

1. Semantisch zoeken: De geavanceerde natuurlijke taalverwerkingsmogelijkheden van Ragat stellen gebruikers in staat om hun kennisbank te doorzoeken met behulp van natuurlijke taalvragen, in plaats van te vertrouwen op exacte sleutelwoordovereenkomsten. Dit zorgt voor een intuïtievere en contextuelere informatieopvraging.

2. AI-agenten: Ragat integreert naadloos AI-agenten in de conversatie-interface, waardoor gebruikers kunnen communiceren met intelligente assistenten die op maat gemaakte antwoorden kunnen geven, inzichten kunnen trekken en zelfs taken kunnen uitvoeren op basis van de input van de gebruiker en de beschikbare kennis.

3. Embeddings en vectorzoeken: Ragat maakt gebruik van state-of-the-art taalmodellen om semantische embeddings van de inhoud in de kennisbank te genereren. Dit maakt krachtige vectorzoekfuncties mogelijk, waardoor gebruikers relevante informatie kunnen vinden op basis van conceptuele gelijkenis, in plaats van alleen lexicale overeenkomsten.

4. Uitbreidbaarheid: Ragat is ontworpen als een open en uitbreidbaar framework, waardoor ontwikkelaars aangepaste plug-ins, modellen en integraties kunnen integreren om de mogelijkheden van de conversationele AI-agenten verder te verbeteren. Dit maakt het een zeer flexibele en aanpasbare oplossing voor een breed scala aan use cases.

5. Privacy en beveiliging: De architectuur van Ragat is ontworpen met een focus op privacy en beveiliging, waardoor gebruikers hun kennisbank en AI-agenten volledig binnen hun eigen infrastructuur kunnen hosten en beheren, zonder de noodzaak van externe cloudservices.

Om het Ragat-hulpmiddel te installeren en configureren, moet u Docker geïnstalleerd hebben op uw systeem, of dat nu Mac, Windows of Linux is. Zodra u Docker heeft ingesteld, volgt u deze stappen:

1. Open Docker en laat het op de achtergrond draaien.
2. Kopieer de opgegeven Docker-opdracht uit de repository en plak deze in uw opdrachtprompt of terminal.
3. Druk op Enter en Docker zal beginnen met het bouwen van de afbeelding.
4. Zodra de container actief is, ziet u de eindpunten voor de chat-UI, API en admin-UI.
5. Open het chat-UI-eindpunt in uw browser en u wordt begroet met een bericht dat u de Ragat-app succesvol heeft geïnstalleerd.
6. Configureer het model dat u wilt gebruiken, zoals OpenAI's GPT-4-model, door uw API-sleutel op te geven.
7. Pas de systeemvraag en conversatievraag naar wens aan.
8. Configureer de agenten om te verwijzen naar bronnen zoals Wikipedia of Duckduckgo.
9. Upload uw eigen gegevens, zoals onderzoekspapieren of andere bestandstypen, en het hulpmiddel zal deze efficiënt parseren met behulp van de opgegeven bestandslader-configuratie.
10. Begin te chatten met uw geüploade bestanden en het hulpmiddel zal antwoorden op basis van de informatie in de bestanden.
11. U kunt de API voor uw geconfigureerde Ragat-app exporteren om deze in andere toepassingen te gebruiken of met anderen te delen.

Ragab is een uitgebreid open-source project dat gebruikers in staat stelt om aangepaste AI-agenten op te zetten en te integreren met een kennisbank. Deze no-code interface stelt gebruikers in staat om chatbots te configureren die volledig privé en lokaal gehost zijn, waardoor een flexibele oplossing voor verschillende use cases wordt geboden.

Belangrijkste functies:

• Configuratie AI-agent: Gebruikers kunnen eenvoudig AI-agenten maken en configureren binnen de Ragab-interface. Dit omvat het instellen van systeemvragen, conversatievragen en het integreren van verschillende plug-ins en aangepaste tools.

• Integratie kennisbank: Ragab stelt gebruikers in staat om hun eigen gegevens, waaronder documenten, PDF's en andere bestandstypen, te uploaden. Het platform maakt gebruik van efficiënte parsertechnieken, zoals LLaMa-Parsers, om de inhoud te verwerken en toegankelijk te maken voor de AI-agenten.

• Naadloze interactie: Gebruikers kunnen rechtstreeks chatten met de AI-agenten, die kunnen verwijzen naar de geïntegreerde kennisbank om relevante en informatieve antwoorden te geven. De agenten kunnen online bronnen zoals Duckduckgo of Wikipedia gebruiken om hun mogelijkheden te verbeteren.

• Uitbreidbaarheid en implementatie: Ragab is ontworpen als een open-source, uitbreidbaar framework. Gebruikers kunnen extra plug-ins en aangepaste integraties opnemen om de functionaliteit van hun AI-agenten verder te verbeteren. Het platform kan eenvoudig worden geïmplementeerd met behulp van Docker-containers, waardoor een flexibele infrastructuuradaptatie mogelijk is.

Ragab is een open-source hulpmiddel waarmee u een conversationele AI-agent kunt bouwen om te communiceren met uw PDF-bestanden en andere bestandstypen. Het biedt een no-code interface om chatbots te configureren die volledig privé en lokaal gehost zijn.

Met Ragab kunt u eenvoudig uw PDF-bestanden uploaden en ermee beginnen te chatten. Het hulpmiddel gebruikt grote taalmodellen, zoals OpenAI's GPT, om de inhoud van de bestanden te begrijpen en relevante antwoorden te geven.

Nadat u uw PDF-bestand heeft geüpload, kunt u Ragab vragen om de belangrijkste punten van het document samen te vatten of specifieke secties te benadrukken. Ragab zal naar het bestand verwijzen en een beknopte samenvatting geven of de belangrijkste informatie uit de geselecteerde sectie benadrukken.

De flexibiliteit van Ragab stelt u in staat om aangepaste tools, CRM-systemen of e-mailworkflows te integreren, waardoor het een krachtige oplossing wordt voor verschillende use cases. Bovendien stelt de open-source aard en uitbreidbaarheid van Ragab ontwikkelaars in staat om het hulpmiddel aan te passen aan hun specifieke behoeften.

Nadat u uw RAG-app naar wens heeft geconfigureerd, kunt u deze gemakkelijk exporteren voor gebruik in andere toepassingen of delen met anderen. De RAG-app biedt een paar opties hiervoor:

1. API exporteren: U kunt de API voor uw RAG-app exporteren, waardoor u deze kunt integreren in andere toepassingen of services. Dit geeft u de flexibiliteit om uw aangepaste AI-agent in verschillende contexten te gebruiken.

2. Nieuwe app starten: U kunt een nieuwe instantie van uw RAG-app starten, wat een nieuwe, exporteerbare versie van uw geconfigureerde agent creëert. Hiermee kunt u uw RAG-app delen met anderen, die deze vervolgens kunnen gebruiken binnen de RAG-app-interface.

Om uw API te exporteren, klikt u gewoon op de knop "API exporteren" in de RAG-app-interface. Hiermee krijgt u de benodigde informatie, zoals het API-eindpunt en authenticatiegegevens, die u kunt gebruiken om uw RAG-app te integreren in andere toepassingen.

Om een nieuwe instantie van uw RAG-app te starten, klikt u op de knop "Nieuwe app starten". Hiermee wordt een nieuwe versie van uw geconfigureerde agent gemaakt, die u vervolgens met anderen kunt delen. Zij kunnen uw RAG-app bereiken door naar de verstrekte URL te gaan en dezelfde interface te gebruiken die u heeft ingesteld.

Het open-source hulpmiddel Ragat biedt een krachtige en gebruiksvriendelijke interface voor het bouwen van AI-aangedreven chatbots die kunnen communiceren met verschillende bestandstypen, waaronder PDF's. Met zijn no-code benadering stelt Ragat gebruikers in staat om hun chatbots eenvoudig te configureren en aan te passen, zonder uitgebreide programmeerkennissen nodig te hebben.

Eén van de belangrijkste functies van Ragat is de mogelijkheid om te integreren met verschillende grote taalmodellen, zoals OpenAI, Gemini en AURA, waardoor gebruikers de flexibiliteit hebben om het meest geschikte model voor hun specifieke use cases te kiezen. Deze integratie stelt de chatbots in staat om nauwkeurige en contextuele antwoorden te geven, gebruikmakend van de mogelijkheden van deze geavanceerde AI-modellen.

De mogelijkheid om meerdere bestanden binnen de Ragat-toepassing te uploaden en te refereren is een ander opmerkelijk aspect. Gebruikers kunnen hun eigen gegevens, waaronder onderzoeksrapporten en andere documenten, naadloos integreren, waardoor de chatbot inzichten en informatie uit deze bronnen kan halen. Deze functie maakt Ragat bijzonder nuttig voor bedrijven en ontwikkelaars die op maat gemaakte AI-assistenten voor interne use cases moeten creëren.