RAG-App là một công cụ mã nguồn mở mạnh mẽ cho phép bạn xây dựng và triển khai các chatbot và tác nhân AI tùy chỉnh mà không cần viết bất kỳ mã nào. Nó cung cấp một giao diện thân thiện với người dùng để cấu hình và tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau, bao gồm OpenAI, Gemini và AURA, để cung cấp năng lượng cho các tác nhân giao tiếp của bạn.

Một trong những tính năng chính của RAG-App là khả năng làm việc với nhiều loại tệp tin khác nhau, bao gồm PDF, tài liệu và các phương tiện khác. Bạn có thể dễ dàng tải lên các nguồn dữ liệu của mình và cấu hình chatbot để tham chiếu và tóm tắt thông tin, cung cấp cho người dùng các phản hồi được cá nhân hóa dựa trên nội dung.

Nền tảng này cũng cung cấp sự linh hoạt về các tích hợp, cho phép bạn kết nối các công cụ tùy chỉnh, hệ thống CRM và khách hàng email với chatbot của bạn. Điều này khiến nó trở thành một giải pháp lý tưởng cho các doanh nghiệp và nhà phát triển cần tạo các ứng dụng AI chuyên biệt cho nhu cầu cụ thể của họ.

Cài đặt RAG-App rất đơn giản, với khả năng triển khai nó bằng các container Docker trên bất kỳ cơ sở hạ tầng đám mây hoặc tại chỗ nào. Bản chất mã nguồn mở của nền tảng cũng cho phép tùy chỉnh và mở rộng dễ dàng, cho phép bạn xây dựng các chatbot và tác nhân AI phức tạp hơn và phong phú về tính năng.

Nói chung, RAG-App nổi bật như một giải pháp toàn diện và thân thiện với người dùng để tạo ra các giao diện giao tiếp mạnh mẽ, khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho cả doanh nghiệp và nhà phát triển.

Ragat, công cụ mã nguồn mở để xây dựng các tác nhân AI giao tiếp, cung cấp một loạt các tính năng mạnh mẽ khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho cả doanh nghiệp và nhà phát triển:

1. Tìm kiếm ngữ nghĩa: Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến của Ragat cho phép người dùng tìm kiếm cơ sở kiến thức của họ bằng các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, thay vì chỉ dựa vào khớp từ khóa chính xác. Điều này cho phép thu thập thông tin trực quan và dựa trên ngữ cảnh hơn.

2. Tác nhân AI: Ragat tích hợp các tác nhân AI một cách trơn tru vào giao diện giao tiếp, cho phép người dùng tương tác với các trợ lý thông minh có thể cung cấp các phản hồi được cá nhân hóa, rút ra các hiểu biết và thậm chí thực hiện các nhiệm vụ dựa trên đầu vào của người dùng và kiến thức có sẵn.

3. Nhúng và tìm kiếm vector: Ragat tận dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến nhất để tạo ra các nhúng ngữ nghĩa của nội dung trong cơ sở kiến thức. Điều này cho phép các khả năng tìm kiếm vector mạnh mẽ, cho phép người dùng tìm thấy thông tin liên quan dựa trên sự tương đồng về khái niệm, thay vì chỉ khớp từ vựng.

4. Khả năng mở rộng: Ragat được thiết kế như một khung mở và có thể mở rộng, cho phép các nhà phát triển tích hợp các plugin, mô hình và tích hợp tùy chỉnh để tăng cường thêm các khả năng của các tác nhân AI giao tiếp. Điều này khiến nó trở thành một giải pháp linh hoạt và có thể điều chỉnh cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

5. Quyền riêng tư và bảo mật: Kiến trúc của Ragat được thiết kế với trọng tâm là quyền riêng tư và bảo mật, cho phép người dùng lưu trữ và quản lý cơ sở kiến thức và các tác nhân AI của họ hoàn toàn trong cơ sở hạ tầng của riêng họ, mà không cần các dịch vụ đám mây của bên thứ ba.

Bằng cách tận dụng những tính năng mạnh mẽ này, Ragat trao quyền cho các doanh nghiệp và nhà phát triển để xây dựng các giải pháp AI giao tiếp được tùy chỉnh và hiệu quả, có thể tích hợp một cách trơn tru với các quy trình công việc và nguồn dữ liệu hiện có của họ, cung cấp cho người dùng một cách tương tác trực quan và thông minh hơn với thông tin.

Để cài đặt và cấu hình công cụ Ragat, bạn cần phải có Docker được cài đặt trên hệ thống của mình, bất kể là Mac, Windows hay Linux. Một khi bạn đã thiết lập Docker, hãy làm theo các bước sau:

1. Mở Docker và để nó chạy ở chế độ nền.
2. Sao chép lệnh Docker được cung cấp từ kho lưu trữ và dán vào dấu nhắc lệnh hoặc terminal của bạn.
3. Nhấn Enter, và Docker sẽ bắt đầu xây dựng hình ảnh.
4. Một khi container đã được khởi chạy, bạn sẽ thấy các điểm cuối cho giao diện chat, API và giao diện quản trị.
5. Mở điểm cuối giao diện chat trong trình duyệt của bạn, và bạn sẽ được chào đón bằng một thông báo cho biết bạn đã cài đặt thành công ứng dụng Ragat.
6. Cấu hình mô hình bạn muốn sử dụng, chẳng hạn như mô hình GPT-4 của OpenAI, bằng cách cung cấp khóa API của bạn.
7. Tùy chỉnh lời nhắc hệ thống và câu hỏi cuộc trò chuyện theo yêu cầu.
8. Cấu hình các tác nhân để tham chiếu các nguồn như Wikipedia hoặc Duckduckgo.
9. Tải lên dữ liệu của riêng bạn, chẳng hạn như các bài báo nghiên cứu hoặc các loại tệp tin khác, và công cụ sẽ phân tích chúng một cách hiệu quả bằng cách sử dụng cấu hình trình tải tệp tin được cung cấp.
10. Bắt đầu trò chuyện với các tệp tin đã tải lên của bạn, và công cụ sẽ cung cấp các phản hồi dựa trên thông tin trong các tệp tin.
11. Bạn có thể xuất API cho ứng dụng Ragat đã được cấu hình của mình để sử dụng nó trong các ứng dụng khác hoặc chia sẻ nó với những người khác.

Quá trình cài đặt và cấu hình đơn giản này với Docker khiến Ragat trở thành một công cụ thân thiện với người dùng và dễ tiếp cận để xây dựng các tác nhân AI tùy chỉnh để tương tác với các tệp tin của bạn, mà không cần lập trình rộng rãi.

Ragab là một dự án mã nguồn mở toàn diện cho phép người dùng thiết lập các tác nhân AI tùy chỉnh và tích hợp chúng với một cơ sở kiến thức. Giao diện không mã này cho phép người dùng cấu hình các chatbot hoàn toàn riêng tư và được lưu trữ tại chỗ, cung cấp một giải pháp linh hoạt cho các trường hợp sử dụng khác nhau.

Các tính năng chính:

• Cấu hình Tác nhân AI: Người dùng có thể dễ dàng tạo và cấu hình các tác nhân AI trong giao diện Ragab. Điều này bao gồm thiết lập lời nhắc hệ thống, câu hỏi cuộc trò chuyện và tích hợp các plugin và công cụ tùy chỉnh khác nhau.

• Tích hợp Cơ sở Kiến thức: Ragab cho phép người dùng tải lên dữ liệu của riêng họ, bao gồm tài liệu, PDF và các loại tệp tin khác. Nền tảng sử dụng các kỹ thuật phân tích hiệu quả, chẳng hạn như LLaMa-Parsers, để xử lý nội dung và làm cho nó có thể truy cập được cho các tác nhân AI.

• Tương tác Trơn tru: Người dùng có thể trò chuyện trực tiếp với các tác nhân AI, những người có thể tham chiếu cơ sở kiến thức đã tích hợp để cung cấp các phản hồi liên quan và thông tin. Các tác nhân có thể tận dụng các nguồn trực tuyến như Duckduckgo hoặc Wikipedia để tăng cường khả năng của họ.

• Khả năng mở rộng và triển khai: Ragab được thiết kế như một khung mã nguồn mở và có thể mở rộng. Người dùng có thể kết hợp các plugin và tích hợp tùy chỉnh bổ sung để tăng cường thêm chức năng của các tác nhân AI của họ. Nền tảng có thể được triển khai dễ dàng bằng các container Docker, cho phép điều chỉnh cơ sở hạ tầng linh hoạt.

Bằng cách sử dụng Ragab, người dùng có thể tạo ra các trợ lý AI được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ, mà không cần lập trình rộng rãi. Điều này khiến nó trở thành một giải pháp hấp dẫn cho các doanh nghiệp, nhà phát triển và cá nhân muốn khai thác sức mạnh của AI cho các trường hợp sử dụng nội bộ của họ.

Ragab là một công cụ mã nguồn mở cho phép bạn xây dựng một tác nhân AI giao tiếp để tương tác với các tệp PDF và các loại tệp tin khác của bạn. Nó cung cấp một giao diện không mã để cấu hình các chatbot hoàn toàn riêng tư và được lưu trữ tại chỗ.

Với Ragab, bạn có thể dễ dàng tải lên các tệp PDF của mình và bắt đầu trò chuyện với chúng. Công cụ sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn, chẳng hạn như GPT của OpenAI, để hiểu nội dung của các tệp tin và cung cấp các phản hồi liên quan.

Một khi bạn đã tải lên tệp PDF, bạn có thể yêu cầu Ragab tóm tắt các điểm chính của tài liệu hoặc nhấn mạnh các phần cụ thể. Ragab sẽ tham chiếu đến tệp tin và cung cấp một bản tóm tắt ngắn gọn hoặc nhấn mạnh các thông tin chính từ phần được chọn.

Sự linh hoạt của Ragab cho phép bạn tích hợp các công cụ tùy chỉnh, hệ thống CRM hoặc các quy trình email, khiến nó trở thành một giải pháp mạnh mẽ cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Ngoài ra, bản chất mã nguồn mở và khả năng mở rộng của Ragab cho phép các nhà phát triển điều chỉnh công cụ theo nhu cầu cụ thể của họ.

Nói chung, Ragab cung cấp một cách tương tác trơn tru với các tệp PDF của bạn, tận dụng sức mạnh của AI để cung cấp tóm tắt và nhấn mạnh vào những điểm quan trọng nhất