Las mejores RAGFlow alternativas en 2025
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Ragdoll AI facilita la generación aumentada por recuperación para equipos sin código y de bajo código. Conecte sus datos, configure los ajustes y despliegue potentes RAG APIs rápidamente.
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Sistema de recuperación de IA de vanguardia, listo para producción. Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) con una API RESTful.
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ApeRAG: GraphRAG preparado para la producción para agentes de IA inteligentes. Desbloquee un contexto profundo y un razonamiento fiable a partir de todos sus datos empresariales multimodales.
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HelloRAG es una solución sin código, fácil de usar y escalable para ingerir datos multimodales generados por humanos y máquinas para aplicaciones potenciadas por LLM
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Ragie es un servicio RAG totalmente gestionado diseñado para desarrolladores, que ofrece API/SDK fáciles de usar, conectividad instantánea a Google Drive/Notion y más, y funciones avanzadas como índice de resumen y búsqueda híbrida para ayudar a tu aplicación a ofrecer GenAI de última generación.
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Acelere el desarrollo fiable de GenAI. Ragbits ofrece bloques de construcción modulares y con seguridad de tipos para pipelines de LLM, RAG y datos. Cree aplicaciones de IA robustas más rápido.
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Ragcy transforma los datos personalizados de tu negocio en potentes asistentes de IA. Crea chatbots sin código, bases de conocimiento y herramientas de búsqueda, sin necesidad de complejas bases de datos vectoriales.
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Agentset es una plataforma RAG de código abierto que gestiona todo el proceso RAG (análisis, fragmentación, incrustación, recuperación y generación). Está optimizada para la eficiencia del desarrollador y la rapidez de la implementación.
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LightRAG es un sistema RAG avanzado. Con una estructura de grafo para la indexación y recuperación de texto, supera los métodos existentes en precisión y eficiencia. Ofrece respuestas completas para necesidades de información complejas.
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RagaAI lanzó recientemente su plataforma de evaluación y barandillas LLM impulsada por inteligencia artificial, abordando la necesidad crítica de prevenir fallas catastróficas en aplicaciones de modelos de lenguaje (LLM).
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