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Le serveur MCP mcp-local-rag permet une recherche web locale respectueuse de la vie privée, basée sur le Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour les LLM. Il autorise les assistants IA à accéder, intégrer et extraire des informations à jour du web sans API externes, améliorant ainsi la recherche, la création de contenu et les workflows de questions-réponses.
Intégrez FlowHunt avec les bases de données vectorielles Pinecone grâce au serveur MCP Pinecone. Activez la recherche sémantique, la génération augmentée par la récupération (RAG) et la gestion efficace des documents directement dans vos flux de travail IA.
Context Portal (ConPort) est un serveur MCP mémoire qui renforce les assistants IA et les outils pour développeurs en gérant le contexte structuré des projets, permettant la génération augmentée par récupération (RAG) et l’assistance au codage contextuelle dans les IDE.
Le serveur MCP RAG Web Browser dote les assistants IA et les LLM de capacités de recherche web en direct et d’extraction de contenu, permettant la génération augmentée par récupération (RAG), la synthèse et la recherche en temps réel au sein des workflows FlowHunt.
Le serveur Agentset MCP est une plateforme open source permettant la génération augmentée par récupération (RAG) avec des capacités agentiques, permettant aux assistants IA de se connecter à des sources de données externes, des API et des services pour développer des applications intelligentes basées sur des documents.
Le serveur MCP mcp-rag-local dote les assistants IA d'une mémoire sémantique, permettant le stockage et la recherche de passages de texte selon leur signification, et non seulement par mots-clés. Il utilise Ollama pour les embeddings et ChromaDB pour la recherche vectorielle, offrant une gestion avancée des connaissances et un rappel contextuel dans les workflows locaux.
Le serveur MCP Inkeep connecte les assistants IA et les outils de développement à la documentation produit à jour gérée dans Inkeep, permettant une récupération directe, sécurisée et efficace du contenu pertinent pour les workflows RAG, les chatbots et les solutions d’onboarding.
Le serveur Graphlit MCP connecte FlowHunt et d'autres clients MCP à une plateforme de connaissances unifiée, permettant l'ingestion, l'agrégation et la recherche transparentes de documents, messages, emails et médias depuis des plateformes telles que Slack, Google Drive, GitHub et plus encore. Il fournit une base de connaissances prête pour le RAG, avec des outils de recherche, d'extraction et de transformation de contenu, alimentant des workflows IA avancés.
Vectara MCP Server est un pont open source entre les assistants IA et la plateforme Trusted RAG de Vectara, permettant une génération augmentée par la récupération (RAG) sécurisée et efficace ainsi qu'une recherche d'entreprise pour les workflows d'IA générative dans FlowHunt.
Boostez la précision de l’IA avec RIG ! Découvrez comment créer des chatbots qui vérifient leurs réponses en utilisant à la fois des sources de données personnalisées et générales pour des réponses fiables et sourcées.
Le composant GoogleSearch de FlowHunt améliore la précision des chatbots grâce au Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour accéder à des connaissances à jour depuis Google. Contrôlez les résultats avec des options comme la langue, le pays et les préfixes de requête pour des réponses précises et pertinentes.
L’évaluation des documents dans la génération augmentée par la recherche (RAG) est le processus d’évaluation et de classement des documents en fonction de leur pertinence et de leur qualité en réponse à une requête, garantissant que seuls les documents les plus pertinents et de la meilleure qualité sont utilisés pour générer des réponses précises et contextualisées.
L’expansion de requête est le processus d’enrichissement de la requête originale d’un utilisateur en ajoutant des termes ou du contexte, améliorant la récupération de documents pour des réponses plus précises et contextuellement pertinentes, notamment dans les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation).
La Génération Augmentée par Cache (CAG) est une approche novatrice visant à améliorer les grands modèles de langage (LLM) en préchargeant les connaissances sous forme de caches clé-valeur pré-calculés, permettant ainsi des performances d’IA précises, efficaces et à faible latence pour des tâches à connaissances statiques.
La Génération augmentée par récupération (RAG) est un cadre d'IA avancé qui combine les systèmes traditionnels de récupération d'information avec des modèles de langage génératif de grande taille (LLMs), permettant à l'IA de générer des textes plus précis, actuels et contextuellement pertinents en intégrant des connaissances externes.
Découvrez les principales différences entre la génération augmentée par récupération (RAG) et la génération augmentée par cache (CAG) en IA. Apprenez comment RAG récupère dynamiquement des informations en temps réel pour des réponses adaptables et précises, tandis que CAG utilise des données pré-cachées pour des résultats rapides et cohérents. Découvrez quelle approche convient à votre projet et explorez des cas d'utilisation pratiques, les avantages et les limites de chaque méthode.
LazyGraphRAG est une approche innovante de la génération augmentée par la récupération (RAG), optimisant l'efficacité et réduisant les coûts de la récupération de données pilotée par l'IA en combinant la théorie des graphes et le traitement du langage naturel pour des résultats de requête dynamiques et de haute qualité.
Découvrez ce qu'est un pipeline de récupération pour les chatbots, ses composants, ses cas d'utilisation, et comment la génération augmentée par la récupération (RAG) et les sources de données externes permettent des réponses précises, contextualisées et en temps réel.
Les questions-réponses avec la génération augmentée par récupération (RAG) combinent la recherche d'informations et la génération de langage naturel pour améliorer les grands modèles de langage (LLM) en complétant les réponses avec des données pertinentes et à jour provenant de sources externes. Cette approche hybride améliore la précision, la pertinence et l'adaptabilité dans des domaines dynamiques.
Découvrez comment les capacités avancées de raisonnement et l'apprentissage par renforcement d'OpenAI O1 surpassent GPT4o en précision RAG, avec des benchmarks et une analyse des coûts.
Le Récupérateur de Documents de FlowHunt améliore la précision de l’IA en connectant les modèles génératifs à vos propres documents et URL à jour, garantissant ainsi des réponses fiables et pertinentes grâce à la génération augmentée par récupération (RAG).
Le rerangement de documents est le processus de réorganisation des documents récupérés en fonction de leur pertinence par rapport à la requête d'un utilisateur, affinant les résultats de recherche pour prioriser les informations les plus pertinentes. Il s'agit d'une étape clé dans les systèmes de génération augmentée par la récupération (RAG), souvent combinée à l'expansion de requête pour améliorer à la fois le rappel et la précision dans les recherches et chatbots alimentés par l'IA.
Les sources de connaissances facilitent l’enseignement de l’IA selon vos besoins. Découvrez toutes les façons de relier le savoir avec FlowHunt. Connectez facilement sites web, documents et vidéos pour améliorer les performances de votre chatbot IA.
