Sfoglia tutti i contenuti con tag RAG
Il server MCP mcp-local-rag consente una ricerca web RAG (Retrieval-Augmented Generation) locale e rispettosa della privacy per LLM. Permette agli assistenti AI di accedere, incorporare ed estrarre informazioni aggiornate dal web senza API esterne, migliorando processi di ricerca, creazione di contenuti e workflow di risposta alle domande.
Integra FlowHunt con i database vettoriali Pinecone utilizzando il Pinecone MCP Server. Abilita la ricerca semantica, la Retrieval-Augmented Generation (RAG) e una gestione documentale efficiente direttamente nei tuoi flussi di lavoro AI.
Il RAG Web Browser MCP Server fornisce agli assistenti AI e ai LLM la capacità di effettuare ricerche web in tempo reale ed estrarre contenuti, abilitando la Retrieval-Augmented Generation (RAG), la sintesi e la ricerca in tempo reale nei flussi di lavoro FlowHunt.
Context Portal (ConPort) è un server MCP memory bank che potenzia gli assistenti AI e gli strumenti di sviluppo gestendo il contesto strutturato del progetto, abilitando la Retrieval Augmented Generation (RAG) e l’assistenza alla programmazione contestuale negli IDE.
Agentset MCP Server è una piattaforma open-source che abilita la Retrieval-Augmented Generation (RAG) con capacità agentiche, consentendo agli assistenti AI di collegarsi a fonti di dati esterne, API e servizi per sviluppare applicazioni intelligenti basate su documenti.
Il server Inkeep MCP collega assistenti AI e strumenti per sviluppatori alla documentazione di prodotto aggiornata gestita in Inkeep, consentendo il recupero diretto, sicuro ed efficiente di contenuti rilevanti per workflow RAG, chatbot e soluzioni di onboarding.
Il server MCP mcp-rag-local consente agli assistenti AI di avere una memoria semantica, permettendo l'archiviazione e il recupero di passaggi di testo in base al significato, non solo alle parole chiave. Utilizza Ollama per gli embeddings e ChromaDB per la ricerca vettoriale, supportando una gestione avanzata della conoscenza e il richiamo contestuale nei flussi di lavoro locali.
Il Server Graphlit MCP collega FlowHunt e altri client MCP a una piattaforma di conoscenza unificata, consentendo l'ingestione, l'aggregazione e il recupero senza soluzione di continuità di documenti, messaggi, email e media da piattaforme come Slack, Google Drive, GitHub e altro ancora. Fornisce una knowledge base pronta per RAG con strumenti per ricerca, estrazione e trasformazione dei contenuti, alimentando workflow AI avanzati.
Vectara MCP Server è un bridge open source tra assistenti AI e la piattaforma Trusted RAG di Vectara, che consente un Retrieval-Augmented Generation (RAG) sicuro ed efficiente e una ricerca aziendale per workflow generativi AI in FlowHunt.
Cache Augmented Generation (CAG) è un approccio innovativo per migliorare i large language model (LLM) caricando preventivamente la conoscenza come cache di coppie chiave-valore precomputate, permettendo prestazioni AI rapide, accurate ed efficienti per compiti basati su conoscenza statica.
Il componente GoogleSearch di FlowHunt migliora l'accuratezza dei chatbot utilizzando la Retrieval-Augmented Generation (RAG) per accedere a conoscenze aggiornate da Google. Controlla i risultati con opzioni come lingua, paese e prefissi di query per ottenere output precisi e pertinenti.
Il Document Retriever di FlowHunt migliora l'accuratezza dell’AI collegando i modelli generativi ai tuoi documenti e URL aggiornati, garantendo risposte affidabili e pertinenti tramite la Retrieval-Augmented Generation (RAG).
L'Espansione delle Query è il processo di arricchimento della query originale di un utente aggiungendo termini o contesto, migliorando il recupero dei documenti per risposte più accurate e rilevanti dal punto di vista contestuale, soprattutto nei sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Aumenta l'accuratezza dell'IA con RIG! Scopri come creare chatbot che verificano le risposte utilizzando sia fonti di dati personalizzate sia generali per risposte affidabili e con fonti verificabili.
Le Fonti di Conoscenza rendono l'insegnamento dell'AI secondo le tue esigenze un gioco da ragazzi. Scopri tutti i modi per collegare la conoscenza con FlowHunt. Connetti facilmente siti web, documenti e video per migliorare le prestazioni del tuo chatbot AI.
Scopri le principali differenze tra la Generazione Aumentata da Recupero (RAG) e la Generazione Aumentata da Cache (CAG) nell'IA. Scopri come RAG recupera dinamicamente informazioni in tempo reale per risposte adattabili e accurate, mentre CAG utilizza dati precaricati per risultati rapidi e coerenti. Scopri quale approccio è più adatto alle esigenze del tuo progetto ed esplora casi d’uso pratici, punti di forza e limitazioni.
LazyGraphRAG è un approccio innovativo alla Retrieval-Augmented Generation (RAG), che ottimizza l'efficienza e riduce i costi nel recupero dei dati guidato dall'IA, combinando la teoria dei grafi e l'elaborazione del linguaggio naturale per risultati di query dinamici e di alta qualità.
Scopri cos'è una pipeline di recupero per chatbot, i suoi componenti, casi d'uso e come la Retrieval-Augmented Generation (RAG) e fonti di dati esterne consentono risposte accurate, contestuali e in tempo reale.
Esplora come le avanzate capacità di ragionamento e l'apprendimento per rinforzo di OpenAI O1 superino GPT4o in accuratezza RAG, con benchmark e analisi dei costi.
Il reranking dei documenti è il processo di riordinamento dei documenti recuperati in base alla loro rilevanza rispetto alla query di un utente, affinando i risultati di ricerca per dare priorità alle informazioni più pertinenti. È una fase chiave nei sistemi Retrieval-Augmented Generation (RAG), spesso combinata con l'espansione della query per migliorare sia il richiamo che la precisione nelle ricerche e nei chatbot basati su IA.
La Retrieval Augmented Generation (RAG) è un framework AI avanzato che combina i tradizionali sistemi di recupero delle informazioni con modelli generativi di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), consentendo all'AI di generare testi più accurati, aggiornati e contestualmente rilevanti grazie all'integrazione di conoscenze esterne.
La Risposta alle Domande con la Retrieval-Augmented Generation (RAG) combina il recupero delle informazioni e la generazione di linguaggio naturale per potenziare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), arricchendo le risposte con dati pertinenti e aggiornati provenienti da fonti esterne. Questo approccio ibrido migliora precisione, pertinenza e adattabilità in campi dinamici.
La valutazione dei documenti nella Retrieval-Augmented Generation (RAG) è il processo di valutazione e classificazione dei documenti in base alla loro rilevanza e qualità rispetto a una query, garantendo che solo i documenti più pertinenti e di alta qualità vengano utilizzati per generare risposte accurate e consapevoli del contesto.
