Meilleurs R2R alternatives en 2025
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Ragdoll AI simplifie la génération augmentée par récupération pour les équipes no-code et low-code. Connectez vos données, configurez les réglages, et déployez rapidement de puissantes API RAG.
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OpenRag est un cadre de génération augmentée par récupération (RAG) léger, modulaire et extensible, conçu pour explorer et tester des techniques RAG avancées — 100 % open source et privilégiant l'expérimentation plutôt que l'enfermement propriétaire.
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RAGFlow est un moteur RAG (Retrieval-Augmented Generation) open-source basé sur une compréhension approfondie des documents.
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Agentset est une plateforme RAG open source qui prend en charge l'intégralité du pipeline RAG (parsing, chunking, embedding, retrieval, generation). Optimisée pour l'efficacité des développeurs et la rapidité de mise en œuvre.
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Agents Unifiés Verticalement pour le Raisonnement Complexe Augmenté par la Récupération de Graphes - Un cadre révolutionnaire qui repousse la frontière de Pareto en réduisant le coût en jetons de 33,6 % et en augmentant la précision de 16,62 % par rapport aux bases de référence SOTA.
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Créez des applications d'IA plus rapidement grâce à Cloudflare AutoRAG. Les pipelines RAG gérés utilisent vos données pour des réponses plus intelligentes et tenant compte du contexte.
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PuppyAgent: Transformer les connaissances propriétaires en agents d'IA auto-évolutifs. Développer de puissants systèmes RAG agentiques pour automatiser les flux de travail et maximiser les informations clés.
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Command-R est un modèle génératif évolutif ciblant RAG et l'utilisation d'outils pour permettre l'IA à l'échelle de la production pour l'entreprise.
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Ragie est une solution RAG-as-a-Service entièrement gérée conçue pour les développeurs, offrant des API/SDK faciles à utiliser, une connectivité instantanée à Google Drive/Notion/et plus encore, et des fonctionnalités avancées telles qu'un index de résumé et une recherche hybride pour aider votre application à fournir une IA générative de pointe.
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LightRAG est un système RAG avancé. Grâce à une structure graphique pour l'indexation et la récupération de texte, il surpasse les méthodes existantes en termes de précision et d'efficacité. Offre des réponses complètes pour des besoins d'information complexes.
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RagaAI vient tout juste de lancer sa plateforme d’évaluation et de garde-fous pour LLM basée sur l’intelligence artificielle, répondant au besoin crucial de prévenir les échecs catastrophiques dans les applications de modèles linguistiques (LLM).
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En avez-vous assez de l'imprécision du RAG vectoriel pour les longs documents professionnels ? Il vous faut un système RAG à raisonnement natif, sans bases de données vectorielles.
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