O RAG-App é uma ferramenta poderosa de código aberto que permite construir e implantar chatbots e agentes de IA personalizados sem escrever nenhum código. Ele fornece uma interface amigável para configurar e integrar vários modelos de linguagem de grande porte, incluindo OpenAI, Gemini e AURA, para alimentar seus agentes conversacionais.

Um dos recursos-chave do RAG-App é sua capacidade de trabalhar com uma ampla gama de tipos de arquivo, incluindo PDFs, documentos e outras mídias. Você pode carregar facilmente suas fontes de dados e configurar o chatbot para referenciar e resumir as informações, fornecendo aos usuários respostas personalizadas com base no conteúdo.

A plataforma também oferece flexibilidade em termos de integrações, permitindo que você conecte ferramentas personalizadas, sistemas CRM e clientes de e-mail ao seu chatbot. Isso o torna uma solução ideal para empresas e desenvolvedores que precisam criar aplicativos especializados alimentados por IA para suas necessidades específicas.

A configuração do RAG-App é simples, com a possibilidade de implantá-lo usando contêineres Docker em qualquer infraestrutura de nuvem ou local. A natureza de código aberto da plataforma também permite uma fácil personalização e extensão, permitindo que você construa chatbots e agentes de IA mais complexos e ricos em recursos.

Ragat, a ferramenta de código aberto para construir agentes de IA conversacionais, oferece uma série de recursos poderosos que a tornam uma opção atraente para empresas e desenvolvedores:

1. Pesquisa Semântica: Os avançados recursos de processamento de linguagem natural do Ragat permitem que os usuários pesquisem sua base de conhecimento usando consultas em linguagem natural, em vez de depender do simples correspondência de palavras-chave. Isso possibilita uma recuperação de informações mais intuitiva e contextual.

2. Agentes de IA: O Ragat integra perfeitamente agentes de IA na interface conversacional, permitindo que os usuários interajam com assistentes inteligentes que podem fornecer respostas personalizadas, extrair insights e até mesmo realizar tarefas com base na entrada do usuário e no conhecimento disponível.

3. Embeddings e Pesquisa Vetorial: O Ragat aproveita modelos de linguagem de última geração para gerar embeddings semânticos do conteúdo na base de conhecimento. Isso habilita poderosos recursos de pesquisa vetorial, permitindo que os usuários encontrem informações relevantes com base na similaridade conceitual, e não apenas na correspondência lexical.

4. Extensibilidade: O Ragat é projetado como uma estrutura aberta e extensível, permitindo que os desenvolvedores integrem plugins, modelos e integrações personalizados para aprimorar ainda mais as capacidades dos agentes de IA conversacionais. Isso o torna uma solução altamente flexível e adaptável para uma ampla gama de casos de uso.

5. Privacidade e Segurança: A arquitetura do Ragat é projetada com foco em privacidade e segurança, permitindo que os usuários hospedem e gerenciem sua base de conhecimento e agentes de IA inteiramente dentro de sua própria infraestrutura, sem a necessidade de serviços de nuvem de terceiros.

Para instalar e configurar a ferramenta Ragat, você precisará ter o Docker instalado em seu sistema, seja Mac, Windows ou Linux. Depois de ter o Docker configurado, siga estas etapas:

1. Abra o Docker e mantenha-o em execução em segundo plano.
2. Copie o comando Docker fornecido no repositório e cole-o no seu prompt de comando ou terminal.
3. Pressione Enter e o Docker começará a construir a imagem.
4. Assim que o contêiner estiver em execução, você verá os endpoints para a interface de chat, API e interface administrativa.
5. Abra o endpoint da interface de chat em seu navegador e você será recebido com uma mensagem dizendo que você instalou com sucesso o aplicativo Ragat.
6. Configure o modelo que deseja usar, como o modelo GPT-4 da OpenAI, fornecendo sua chave de API.
7. Personalize o prompt do sistema e a pergunta da conversa conforme necessário.
8. Configure os agentes para referenciar fontes como a Wikipédia ou o Duckduckgo.
9. Carregue seus próprios dados, como artigos de pesquisa ou outros tipos de arquivo, e a ferramenta os analisará de forma eficiente usando a configuração do carregador de arquivos fornecida.
10. Comece a conversar com seus arquivos carregados e a ferramenta fornecerá respostas com base nas informações nos arquivos.
11. Você pode exportar a API para seu aplicativo Ragat configurado para usá-la em outros aplicativos ou compartilhá-la com outros.

Ragab é um projeto abrangente de código aberto que permite que os usuários configurem agentes de IA personalizáveis e os integrem a uma base de conhecimento. Essa interface sem código permite que os usuários configurem chatbots que são totalmente privados e hospedados localmente, fornecendo uma solução flexível para vários casos de uso.

Recursos-chave:

• Configuração de Agente de IA: Os usuários podem criar e configurar facilmente agentes de IA na interface do Ragab. Isso inclui definir prompts do sistema, perguntas de conversa e integrar vários plugins e ferramentas personalizadas.

• Integração da Base de Conhecimento: O Ragab permite que os usuários carreguem seus próprios dados, incluindo documentos, PDFs e outros tipos de arquivo. A plataforma utiliza técnicas de análise eficientes, como LLaMa-Parsers, para processar o conteúdo e torná-lo acessível aos agentes de IA.

• Interação Perfeita: Os usuários podem conversar diretamente com os agentes de IA, que podem referenciar a base de conhecimento integrada para fornecer respostas relevantes e informativas. Os agentes podem aproveitar fontes online como Duckduckgo ou Wikipédia para aprimorar suas capacidades.

• Extensibilidade e Implantação: O Ragab é projetado como uma estrutura de código aberto e extensível. Os usuários podem incorporar plugins e integrações personalizadas adicionais para aprimorar ainda mais a funcionalidade de seus agentes de IA. A plataforma pode ser facilmente implantada usando contêineres Docker, permitindo uma adaptação flexível da infraestrutura.

O Ragab é uma ferramenta de código aberto que permite que você construa um agente de IA conversacional para interagir com seus arquivos PDF e outros tipos de arquivo. Ele fornece uma interface sem código para configurar chatbots que são completamente privados e hospedados localmente.

Com o Ragab, você pode carregar facilmente seus arquivos PDF e começar a conversar com eles. A ferramenta usa modelos de linguagem de grande porte, como o GPT da OpenAI, para entender o conteúdo dos arquivos e fornecer respostas relevantes.

Depois de carregar seu arquivo PDF, você pode pedir ao Ragab que resuma os principais pontos do documento ou enfatize seções específicas. O Ragab fará referência ao arquivo e fornecerá um resumo conciso ou destacará as informações-chave da seção selecionada.

A flexibilidade do Ragab permite que você integre ferramentas personalizadas, sistemas CRM ou fluxos de trabalho de e-mail, tornando-o uma solução poderosa para vários casos de uso. Além disso, a natureza de código aberto e a extensibilidade do Ragab permitem que os desenvolvedores personalizem a ferramenta de acordo com suas necessidades específicas.

Em geral, o Ragab oferece uma maneira perfeita de interagir com seus arquivos PDF, aproveitando o poder da IA para fornecer resumos e ênfase nos pontos mais importantes, sem a necessidade de codificação extensa.

Depois de configurar seu RAG-app como desejar, você pode facilmente exportá-lo para uso em outros aplicativos ou compartilhá-lo com outros. O RAG-app fornece algumas opções para isso:

1. Exportar API: Você pode exportar a API para seu RAG-app, o que permite integrá-lo a outros aplicativos ou serviços. Isso lhe dá a flexibilidade de usar seu agente de IA personalizado em vários contextos.

2. Iniciar Novo Aplicativo: Você pode iniciar uma nova instância de seu RAG-app, o que cria uma nova versão exportável de seu agente configurado. Isso permite que você compartilhe seu RAG-app com outros, que poderão usá-lo dentro da interface do RAG-app.

Para exportar sua API, basta clicar no botão "Exportar API" na interface do RAG-app. Isso fornecerá as informações necessárias, como o endpoint da API e os detalhes de autenticação, que você pode usar para integrar seu RAG-app a outros aplicativos.

Para iniciar uma nova instância de seu RAG-app, clique no botão "Iniciar Novo Aplicativo". Isso criará uma nova versão de seu agente configurado, que você poderá então compartilhar com outros. Eles poderão acessar seu RAG-app visitando a URL fornecida e usando a mesma interface que você configurou.

A ferramenta de código aberto Ragat fornece uma interface poderosa e amigável para construir chatbots alimentados por IA que podem interagir com vários tipos de arquivo, incluindo PDFs. Com sua abordagem sem código, o Ragat permite que os usuários configurem e personalizem facilmente seus chatbots, sem a necessidade de conhecimento extensivo de codificação.

Um dos recursos-chave do Ragat é sua capacidade de se integrar a diferentes modelos de linguagem de grande porte, como OpenAI, Gemini e AURA, dando aos usuários a flexibilidade de escolher o modelo mais adequado para seus casos de uso específicos. Essa integração permite que os chatbots forneçam respostas precisas e contextuais, aproveitando os recursos desses modelos de IA avançados.

A capacidade de carregar e referenciar vários arquivos dentro do aplicativo Ragat é outro aspecto notável. Os usuários podem integrar perfeitamente seus próprios dados, incluindo artigos de pesquisa e outros documentos, permitindo que o chatbot extraia insights e informações dessas fontes. Esse recurso torna o Ragat particularmente útil para empresas e desenvolvedores que precisam criar assistentes de IA personalizados para casos de uso internos.

Em geral, o Ragat se destaca como uma solução abrangente e amigável de código aberto para a construção de chatbots alimentados por IA. Sua facilidade de uso, flexibilidade e integração com modelos de linguagem poderosos o tornam uma opção atraente para aqueles que buscam aproveitar os benefícios da IA em seus aplicativos e fluxos de trabalho.