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Der mcp-local-rag MCP-Server ermöglicht datenschutzfreundliche, lokale Retrieval-Augmented Generation (RAG) Websuche für LLMs. Er erlaubt KI-Assistenten den Zugriff auf, das Einbetten und Extrahieren aktueller Webinformationen ohne externe APIs und verbessert so Recherche-, Content-Erstellungs- und Frage-Antwort-Workflows.
Context Portal (ConPort) ist ein MCP-Server mit Memory-Bank, der KI-Assistenten und Entwicklerwerkzeuge durch das Management von strukturiertem Projektkontext unterstützt und so Retrieval Augmented Generation (RAG) und kontextbewusste Programmierhilfe in IDEs ermöglicht.
Integrieren Sie FlowHunt mit Pinecone-Vektordatenbanken über den Pinecone MCP-Server. Ermöglichen Sie semantische Suche, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und effizientes Dokumentenmanagement direkt in Ihren KI-Workflows.
Der RAG Web Browser MCP Server stattet KI-Assistenten und LLMs mit Live-Websuche und Inhalts-Extraktion aus und ermöglicht Retrieval-Augmented Generation (RAG), Zusammenfassungen und Echtzeit-Recherche innerhalb von FlowHunt-Workflows.
Der Agentset MCP-Server ist eine Open-Source-Plattform, die Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit agentischen Fähigkeiten ermöglicht. So können KI-Assistenten sich mit externen Datenquellen, APIs und Services verbinden, um intelligente, dokumentbasierte Anwendungen zu entwickeln.
Der Inkeep MCP Server verbindet KI-Assistenten und Entwickler-Tools mit aktueller Produktdokumentation, die in Inkeep verwaltet wird, und ermöglicht so die direkte, sichere und effiziente Bereitstellung relevanter Inhalte für RAG-Workflows, Chatbots und Onboarding-Lösungen.
Der mcp-rag-local MCP Server stattet KI-Assistenten mit semantischem Gedächtnis aus und ermöglicht das Speichern und Abrufen von Textpassagen basierend auf ihrer Bedeutung statt nur auf Schlüsselwörtern. Er verwendet Ollama für Embeddings und ChromaDB für die Vektorsuche und unterstützt fortschrittliches Wissensmanagement und kontextuelle Erinnerung in lokalen Workflows.
Der Graphlit MCP-Server verbindet FlowHunt und andere MCP-Clients mit einer einheitlichen Wissensplattform und ermöglicht nahtlose Erfassung, Aggregation und Abfrage von Dokumenten, Nachrichten, E-Mails und Medien aus Plattformen wie Slack, Google Drive, GitHub und mehr. Er stellt eine RAG-bereite Wissensdatenbank mit Tools für Suche, Extraktion und Inhaltsumwandlung bereit und ermöglicht fortschrittliche KI-Workflows.
Vectara MCP Server ist eine Open-Source-Brücke zwischen KI-Assistenten und Vectaras Trusted RAG-Plattform und ermöglicht eine sichere, effiziente Retrieval-Augmented Generation (RAG) sowie Enterprise Search für generative KI-Workflows in FlowHunt.
Steigern Sie die Genauigkeit von KI mit RIG! Erfahren Sie, wie Sie Chatbots erstellen, die Antworten anhand benutzerdefinierter und allgemeiner Datenquellen überprüfen und zuverlässige, quellengestützte Ergebnisse liefern.
Cache Augmented Generation (CAG) ist ein neuartiger Ansatz zur Verbesserung großer Sprachmodelle (LLMs), indem Wissen als vorab berechnete Key-Value-Caches vorab geladen wird. Dies ermöglicht eine KI-Leistung mit niedriger Latenz, hoher Genauigkeit und Effizienz für Aufgaben mit statischem Wissen.
Dokumenten-Reranking ist der Prozess der Neuordnung abgerufener Dokumente basierend auf ihrer Relevanz für die Anfrage eines Nutzers. Dadurch werden Suchergebnisse verfeinert, sodass die relevantesten Informationen priorisiert werden. Es ist ein wichtiger Schritt in Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Systemen und wird häufig mit Query Expansion kombiniert, um sowohl Recall als auch Präzision in KI-gestützten Suchanwendungen und Chatbots zu verbessern.
FlowHunts Dokumenten-Retriever verbessert die Genauigkeit von KI, indem generative Modelle mit Ihren eigenen aktuellen Dokumenten und URLs verbunden werden. So erhalten Sie zuverlässige und relevante Antworten durch Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Die Dokumentenbewertung im Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist der Prozess der Bewertung und Einstufung von Dokumenten basierend auf ihrer Relevanz und Qualität als Antwort auf eine Anfrage, um sicherzustellen, dass nur die relevantesten und hochwertigsten Dokumente für die Generierung präziser, kontextbewusster Antworten verwendet werden.
Fragebeantwortung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert Informationsabruf und natürliche Sprachgenerierung, um große Sprachmodelle (LLMs) zu verbessern, indem Antworten mit relevanten, aktuellen Daten aus externen Quellen ergänzt werden. Dieser hybride Ansatz verbessert Genauigkeit, Relevanz und Anpassungsfähigkeit in dynamischen Bereichen.
Die GoogleSearch-Komponente von FlowHunt verbessert die Genauigkeit von Chatbots durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) und ermöglicht den Zugriff auf aktuelles Wissen von Google. Steuern Sie die Ergebnisse mit Optionen wie Sprache, Land und Abfrage-Präfixen für präzise und relevante Ausgaben.
LazyGraphRAG ist ein innovativer Ansatz für Retrieval-Augmented Generation (RAG), der die Effizienz optimiert und Kosten bei KI-gesteuerter Datenabfrage reduziert, indem Graphentheorie und NLP für dynamische, hochwertige Abfrageergebnisse kombiniert werden.
Query Expansion ist der Prozess, eine ursprüngliche Benutzeranfrage durch das Hinzufügen von Begriffen oder Kontext zu erweitern, um die Dokumentenabfrage für genauere und kontextuell relevante Antworten zu verbessern, insbesondere in RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation).
Erfahren Sie, wie die fortschrittlichen Reasoning-Fähigkeiten und das Reinforcement Learning von OpenAI O1 GPT4o bei der RAG-Genauigkeit übertreffen – mit Benchmarks und Kostenanalyse.
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein fortschrittliches KI-Framework, das traditionelle Informationsabrufsysteme mit generativen großen Sprachmodellen (LLMs) kombiniert. So kann die KI Texte generieren, die durch Integration von externem Wissen genauer, aktueller und kontextbezogener sind.
Entdecken Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Cache-Augmented Generation (CAG) in der KI. Erfahren Sie, wie RAG dynamisch in Echtzeit Informationen abruft, um anpassungsfähige und präzise Antworten zu liefern, während CAG vorab zwischengespeicherte Daten für schnelle, konsistente Ergebnisse nutzt. Finden Sie heraus, welche Methode zu den Anforderungen Ihres Projekts passt, und erkunden Sie praktische Anwendungsfälle, Stärken und Grenzen.
Erfahren Sie, was eine Retrieval-Pipeline für Chatbots ist, welche Komponenten sie hat, Anwendungsfälle und wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und externe Datenquellen genaue, kontextbezogene und Echtzeit-Antworten ermöglichen.
Wissensquellen machen es kinderleicht, die KI nach Ihren Bedürfnissen zu trainieren. Entdecken Sie alle Möglichkeiten, Wissen mit FlowHunt zu verknüpfen. Verbinden Sie ganz einfach Websites, Dokumente und Videos, um die Leistung Ihres KI-Chatbots zu verbessern.
