Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą RAG
Serwer mcp-local-rag MCP umożliwia lokalne, dbające o prywatność wyszukiwanie internetowe Retrieval-Augmented Generation (RAG) dla LLM-ów. Pozwala asystentom AI uzyskiwać dostęp, osadzać i wyodrębniać najnowsze informacje z internetu bez zewnętrznych API, usprawniając badania, tworzenie treści i workflow odpowiadania na pytania.
Context Portal (ConPort) to serwer MCP typu memory bank, który wspiera asystentów AI oraz narzędzia deweloperskie przez zarządzanie ustrukturyzowanym kontekstem projektu, umożliwiając Retrieval Augmented Generation (RAG) oraz kontekstową pomoc programistyczną w IDE.
Integruj FlowHunt z bazami danych wektorowych Pinecone za pomocą serwera Pinecone MCP. Umożliwiaj wyszukiwanie semantyczne, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oraz efektywne zarządzanie dokumentami bezpośrednio w swoich przepływach pracy AI.
Serwer RAG Web Browser MCP wyposaża asystentów AI i modele językowe LLM w możliwości wyszukiwania na żywo w internecie oraz ekstrakcji treści, umożliwiając retrieval-augmented generation (RAG), podsumowywanie oraz badania w czasie rzeczywistym w ramach przepływów pracy FlowHunt.
Agentset MCP Server to otwartoźródłowa platforma umożliwiająca Retrieval-Augmented Generation (RAG) z funkcjami agentowymi, pozwalająca asystentom AI na łączenie się z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami w celu tworzenia inteligentnych aplikacji opartych na dokumentach.
Serwer Inkeep MCP łączy asystentów AI oraz narzędzia deweloperskie z aktualną dokumentacją produktów zarządzaną w Inkeep, umożliwiając bezpośrednie, bezpieczne i efektywne pobieranie odpowiednich treści na potrzeby workflow RAG, chatbotów i rozwiązań onboardingowych.
Serwer mcp-rag-local MCP umożliwia asystentom AI korzystanie z pamięci semantycznej, pozwalając na zapisywanie i wyszukiwanie fragmentów tekstu na podstawie znaczenia, a nie tylko słów kluczowych. Wykorzystuje Ollama do osadzania i ChromaDB do wyszukiwania wektorowego, wspierając zaawansowane zarządzanie wiedzą i kontekstowe przywoływanie w lokalnych procesach.
Vectara MCP Server to otwartoźródłowy most łączący asystentów AI z platformą Trusted RAG firmy Vectara, umożliwiający bezpieczne i wydajne Retrieval-Augmented Generation (RAG) oraz wyszukiwanie korporacyjne dla generatywnych przepływów AI w FlowHunt.
Serwer Graphlit MCP łączy FlowHunt i inne klientów MCP z zunifikowaną platformą wiedzy, umożliwiając płynne pobieranie, agregację i wyszukiwanie dokumentów, wiadomości, e-maili i multimediów z takich platform jak Slack, Google Drive, GitHub i wielu innych. Zapewnia bazę wiedzy gotową pod RAG z narzędziami do wyszukiwania, ekstrakcji i transformacji treści, napędzając zaawansowane przepływy pracy AI.
Cache Augmented Generation (CAG) to nowatorskie podejście do zwiększania możliwości dużych modeli językowych (LLM) poprzez wcześniejsze załadowanie wiedzy w postaci wstępnie obliczonych pamięci podręcznych klucz-wartość, co umożliwia niską latencję, wysoką dokładność i wydajność AI w zadaniach wymagających statycznej wiedzy.
Poznaj kluczowe różnice między generowaniem wspomaganym wyszukiwaniem (RAG) a generowaniem wspomaganym pamięcią podręczną (CAG) w AI. Dowiedz się, jak RAG dynamicznie pobiera informacje w czasie rzeczywistym, zapewniając elastyczne i dokładne odpowiedzi, podczas gdy CAG wykorzystuje wstępnie zapisane dane do szybkich i spójnych wyników. Sprawdź, które podejście najlepiej sprawdzi się w Twoim projekcie oraz poznaj praktyczne zastosowania, mocne strony i ograniczenia.
Komponent GoogleSearch platformy FlowHunt zwiększa dokładność chatbotów, wykorzystując Retrieval-Augmented Generation (RAG) do pozyskiwania najnowszej wiedzy z Google. Kontroluj wyniki dzięki opcjom takim jak język, kraj i prefiksy zapytań, aby uzyskać precyzyjne i trafne odpowiedzi.
LazyGraphRAG to innowacyjne podejście do Retrieval-Augmented Generation (RAG), optymalizujące wydajność i obniżające koszty pozyskiwania danych przez AI dzięki połączeniu teorii grafów i przetwarzania języka naturalnego, zapewniając dynamiczne, wysokiej jakości wyniki zapytań.
Ocenianie dokumentów w Retrieval-Augmented Generation (RAG) to proces oceny i klasyfikowania dokumentów na podstawie ich trafności i jakości w odpowiedzi na zapytanie, zapewniający, że do generowania precyzyjnych, kontekstowych odpowiedzi wykorzystywane są tylko najbardziej istotne i wysokiej jakości dokumenty.
Odpowiadanie na pytania z wykorzystaniem Retrieval-Augmented Generation (RAG) łączy wyszukiwanie informacji oraz generowanie języka naturalnego, aby ulepszyć duże modele językowe (LLM) poprzez uzupełnianie odpowiedzi o odpowiednie, aktualne dane z zewnętrznych źródeł. To hybrydowe podejście poprawia dokładność, trafność i elastyczność w dynamicznych dziedzinach.
Dowiedz się, czym jest pipeline wyszukiwania informacji dla chatbotów, jakie są jego komponenty, zastosowania oraz jak Retrieval-Augmented Generation (RAG) i zewnętrzne źródła danych umożliwiają dokładne, kontekstowe i aktualne odpowiedzi.
Przerejestrowanie dokumentów to proces zmiany kolejności pobranych dokumentów na podstawie ich trafności względem zapytania użytkownika, co pozwala na doprecyzowanie wyników wyszukiwania i priorytetyzację najistotniejszych informacji. Jest to kluczowy etap w systemach Retrieval-Augmented Generation (RAG), często łączony z rozszerzaniem zapytań w celu zwiększenia zarówno pokrycia, jak i precyzji w wyszukiwarkach i chatbotach opartych na AI.
Poznaj, jak zaawansowane możliwości rozumowania i uczenie przez wzmacnianie w OpenAI O1 przewyższają GPT4o pod kątem dokładności RAG, poparte benchmarkami i analizą kosztów.
Retrieval Augmented Generation (RAG) to zaawansowane ramy AI, które łączą tradycyjne systemy wyszukiwania informacji z generatywnymi dużymi modelami językowymi (LLM), umożliwiając AI generowanie tekstu, który jest dokładniejszy, aktualny i kontekstowo trafny dzięki integracji wiedzy zewnętrznej.
Rozszerzanie zapytań to proces ulepszania pierwotnego zapytania użytkownika przez dodanie terminów lub kontekstu, co poprawia wyszukiwanie dokumentów i pozwala uzyskać dokładniejsze, bardziej kontekstowe odpowiedzi, zwłaszcza w systemach RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Zwiększ dokładność AI dzięki RIG! Dowiedz się, jak tworzyć chatboty, które weryfikują odpowiedzi zarówno na podstawie własnych, jak i ogólnych źródeł danych, zapewniając wiarygodne odpowiedzi poparte źródłami.
Wyszukiwarka Dokumentów FlowHunt zwiększa dokładność AI, łącząc modele generatywne z Twoimi aktualnymi dokumentami i adresami URL, zapewniając wiarygodne i trafne odpowiedzi dzięki Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Źródła wiedzy sprawiają, że nauczanie AI według Twoich potrzeb jest niezwykle proste. Odkryj wszystkie sposoby łączenia wiedzy z FlowHunt. Łatwo połącz strony internetowe, dokumenty i filmy wideo, aby zwiększyć skuteczność swojego chatbota AI.
