RAG-appen är ett kraftfullt open source-verktyg som gör det möjligt att bygga och distribuera anpassade chattbotar och AI-agenter utan att skriva någon kod. Den erbjuder ett användarvänligt gränssnitt för att konfigurera och integrera olika stora språkmodeller, inklusive OpenAI, Gemini och AURA, för att driva dina konversationsagenter.

En av de viktigaste funktionerna i RAG-appen är dess förmåga att arbeta med en bred uppsättning filtyper, inklusive PDF-filer, dokument och andra media. Du kan enkelt ladda upp dina datakällor och konfigurera chattboten att referera till och sammanfatta informationen, vilket ger användarna skräddarsydda svar baserade på innehållet.

Plattformen erbjuder också flexibilitet när det gäller integrationer, vilket gör det möjligt att ansluta anpassade verktyg, CRM-system och e-postklienter till din chattbot. Detta gör den till en idealisk lösning för företag och utvecklare som behöver skapa specialiserade AI-drivna applikationer för sina specifika behov.

Installationen av RAG-appen är enkel, med möjlighet att distribuera den med hjälp av Docker-containrar på valfri moln- eller lokal infrastruktur. Plattformens open source-natur möjliggör också enkel anpassning och utökning, vilket gör det möjligt för dig att bygga mer komplexa och funktionsrika chattbotar och AI-agenter.

Ragat, det open source-verktyg för att bygga konversationsbaserade AI-agenter, erbjuder ett brett utbud av kraftfulla funktioner som gör det till ett attraktivt val för företag och utvecklare:

1. Semantisk sökning: Ragats avancerade språkbearbetningsförmågor gör det möjligt för användare att söka i sin kunskapsbas med hjälp av naturliga språkfrågor, snarare än att förlita sig på exakt nyckelordsmatchning. Detta möjliggör en mer intuitiv och kontextbaserad informationshämtning.

2. AI-agenter: Ragat integrerar sömlöst AI-agenter i det konversationsbaserade gränssnittet, vilket gör det möjligt för användare att interagera med intelligenta assistenter som kan ge skräddarsydda svar, dra insikter och till och med utföra uppgifter baserade på användarens indata och den tillgängliga kunskapen.

3. Inbäddningar och vektorsökning: Ragat utnyttjar toppmoderna språkmodeller för att generera semantiska inbäddningar av innehållet i kunskapsbasen. Detta möjliggör kraftfulla vektorsökfunktioner, vilket gör det möjligt för användare att hitta relevant information baserat på begreppslig likhet snarare än bara lexikal matchning.

4. Utökningsbarhet: Ragat är utformat som ett öppet och utbyggbart ramverk, vilket gör det möjligt för utvecklare att integrera anpassade plugins, modeller och integrationer för att ytterligare förbättra funktionerna hos de konversationsbaserade AI-agenterna. Detta gör det till en mycket flexibel och anpassningsbar lösning för en bred uppsättning användningsområden.

5. Integritet och säkerhet: Ragats arkitektur är utformad med fokus på integritet och säkerhet, vilket gör det möjligt för användare att hysa och hantera sin kunskapsbas och AI-agenter helt inom sin egen infrastruktur, utan behov av tredjepartsmolntjänster.

För att installera och konfigurera Ragat-verktyget behöver du ha Docker installerat på ditt system, oavsett om det är Mac, Windows eller Linux. När du har Docker konfigurerat följer du dessa steg:

1. Öppna Docker och låt den köra i bakgrunden.
2. Kopiera det angivna Docker-kommandot från databasen och klistra in det i din kommandotolk eller terminal.
3. Tryck på Enter, och Docker börjar bygga avbildningen.
4. När containern är uppe och kör ser du slutpunkterna för chat-gränssnittet, API:t och admin-gränssnittet.
5. Öppna chat-gränssnittet i din webbläsare, och du kommer att mötas av ett meddelande som säger att du har installerat Ragat-appen.
6. Konfigurera den modell du vill använda, som OpenAI:s GPT-4-modell, genom att ange din API-nyckel.
7. Anpassa systemprompten och konversationsfrågan efter behov.
8. Konfigurera agenterna för att referera till källor som Wikipedia eller Duckduckgo.
9. Ladda upp dina egna data, som forskningsrapporter eller andra filtyper, och verktyget kommer att parsa dem effektivt med hjälp av den angivna filläsarkonfigurationen.
10. Börja chatta med dina uppladdade filer, och verktyget kommer att ge svar baserat på informationen i filerna.
11. Du kan exportera API:t för din konfigurerade Ragat-app för att använda den i andra applikationer eller dela den med andra.

Ragab är ett omfattande open source-projekt som gör det möjligt för användare att konfigurera anpassningsbara AI-agenter och integrera dem med en kunskapsbas. Detta gränssnitt utan kod gör det möjligt för användare att konfigurera chattbotar som är helt privata och lokalt värdbaserade, vilket ger en flexibel lösning för olika användningsområden.

Nyckelfunktioner:

• Konfiguration av AI-agent: Användare kan enkelt skapa och konfigurera AI-agenter inom Ragab-gränssnittet. Detta inkluderar att ställa in systemprompter, konversationsfrågor och integrera olika plugins och anpassade verktyg.

• Integration av kunskapsbas: Ragab gör det möjligt för användare att ladda upp sina egna data, inklusive dokument, PDF-filer och andra filtyper. Plattformen använder effektiva parsningstekniker, som LLaMa-parsers, för att bearbeta innehållet och göra det tillgängligt för AI-agenterna.

• Sömlös interaktion: Användare kan chatta direkt med AI-agenterna, som kan referera till den integrerade kunskapsbasen för att ge relevanta och informativa svar. Agenterna kan utnyttja onlinekällor som Duckduckgo eller Wikipedia för att förbättra sina funktioner.

• Utökningsbarhet och distribution: Ragab är utformat som ett open source-ramverk som kan utökas. Användare kan införliva ytterligare plugins och anpassade integrationer för att ytterligare förbättra funktionaliteten hos sina AI-agenter. Plattformen kan enkelt distribueras med hjälp av Docker-containrar, vilket möjliggör flexibel infrastrukturanpassning.

Ragab är ett open source-verktyg som gör det möjligt för dig att bygga en konversationsbaserad AI-agent för att interagera med dina PDF-filer och andra filtyper. Det erbjuder ett gränssnitt utan kod för att konfigurera chattbotar som är helt privata och lokalt värdbaserade.

Med Ragab kan du enkelt ladda upp dina PDF-filer och börja chatta med dem. Verktyget använder stora språkmodeller, som OpenAI:s GPT, för att förstå innehållet i filerna och ge relevanta svar.

När du har laddat upp din PDF-fil kan du be Ragab att sammanfatta de viktigaste punkterna i dokumentet eller betona specifika avsnitt. Ragab kommer att referera till filen och ge en koncis sammanfattning eller lyfta fram den viktigaste informationen från det valda avsnittet.

Flexibiliteten i Ragab gör det möjligt att integrera anpassade verktyg, CRM-system eller e-postarbetsflöden, vilket gör det till en kraftfull lösning för olika användningsområden. Dessutom möjliggör Ragabs open source-natur och utökningsbarhet att utvecklare kan anpassa verktyget till sina specifika behov.

När du har konfigurerat din RAG-app efter dina önskemål kan du enkelt exportera den för användning i andra applikationer eller dela den med andra. RAG-appen erbjuder några alternativ för detta:

1. Exportera API: Du kan exportera API:t för din RAG-app, vilket gör det möjligt att integrera den i andra applikationer eller tjänster. Detta ger dig flexibiliteten att använda din anpassade AI-agent i olika sammanhang.

2. Starta ny app: Du kan starta en ny instans av din RAG-app, vilket skapar en ny, exporterbar version av din konfigurerade agent. Detta gör det möjligt att dela din RAG-app med andra, som sedan kan använda den inom RAG-app-gränssnittet.

För att exportera ditt API klickar du helt enkelt på knappen "Exportera API" i RAG-app-gränssnittet. Detta ger dig den nödvändiga informationen, som API-slutpunkten och autentiseringsuppgifter, som du kan använda för att integrera din RAG-app i andra applikationer.

För att starta en ny instans av din RAG-app klickar du på knappen "Starta ny app". Detta skapar en ny version av din konfigurerade agent, som du sedan kan dela med andra. De kan komma åt din RAG-app genom att besöka den angivna URL:en och använda samma gränssnitt som du har konfigurerat.

Ragat-verktyget för öppen källkod erbjuder ett kraftfullt och användarvänligt gränssnitt för att bygga AI-drivna chattbotar som kan interagera med olika filtyper, inklusive PDF-filer. Med sin kodlösa approach gör Ragat det möjligt för användare att enkelt konfigurera och anpassa sina chattbotar utan att behöva omfattande programmeringskunskaper.

En av Ragats nyckelfunktioner är dess förmåga att integrera med olika stora språkmodeller, som OpenAI, Gemini och AURA, vilket ger användare flexibiliteten att välja den mest lämpliga modellen för sina specifika användningsfall. Denna integration gör det möjligt för chattbotarna att ge exakta och kontextbaserade svar genom att dra nytta av dessa avancerade AI-modellers kapacitet.

Möjligheten att ladda upp och referera till flera filer inom Ragat-applikationen är en annan anmärkningsvärd aspekt. Användare kan sömlöst integrera sina egna data, inklusive forskningsrapporter och andra dokument, vilket gör det möjligt för chattboten att dra insikter och information från dessa källor. Denna funktion gör Ragat särskilt användbart för företag och utvecklare som behöver skapa anpassade AI-assistenter för interna användningsfall.

Sammanfattningsvis framstår Ragat som en omfattande och användarvänlig open source-lösning för att bygga AI-drivna chattbotar. Dess användarvänlighet, flexibilitet och integration med kraftfulla språkmodeller gör den till ett attraktivt alternativ för dem som vill dra nytta av AI-fördelarna i sina applikationer och arbetsflöden.