Agentset

Создание сложных систем Retrieval-Augmented Generation (RAG), или генерации, расширенной поиском, часто сопряжено с проблемами комплексных конвейеров и требует недель на интеграцию различных компонентов. Agentset оптимизирует этот процесс. Это платформа с открытым исходным кодом, разработанная специально для разработчиков, предоставляющая полностью управляемый RAG-конвейер – от парсинга и встраивания до извлечения и генерации – чтобы вы могли сосредоточиться на создании высококачественных приложений, а не на управлении инфраструктурой. Получите мощные и точные возможности RAG и начните работу быстро.

Ключевые особенности:

• ⚙️ Реализация продвинутых методов RAG: Включает гибридный поиск и переранжирование "из коробки", обеспечивая высокую точность результатов без необходимости первоначальных настроек. Это гарантирует, что ваше приложение с самого начала будет извлекать наиболее релевантный контекст.

• 🧠 Активация возможностей углубленного исследования: Поддерживает встроенные возможности агентов. Хотя их обработка может занять немного больше времени, они обеспечивают более сложное рассуждение и планирование, превосходя точность и глубину, достижимые с помощью традиционного RAG, для сложных запросов.

• 📄 Генерация ответов с цитатами: Автоматически включает цитаты, указывающие на исходные документы, использованные для генерации ответа. Это позволяет пользователям проверять информацию и понимать контекст, повышая доверие и прозрачность.

• 🔍 Использование семантического поиска: Использует современный семантический поиск для поиска наиболее релевантной информации в вашем наборе данных на основе запросов пользователей, понимая намерения, выходящие за рамки простого сопоставления ключевых слов.

• 🏷️ Использование разделения данных: Поддерживает создание разделов и применение фильтров метаданных. Это позволяет вам ограничивать ответы определенными подмножествами ваших данных, обеспечивая более целенаправленные и релевантные ответы на основе ролей пользователей, типов документов или других критериев.

• 🔄 Управление полным конвейером RAG: Управляет всем рабочим процессом, включая парсинг различных типов файлов (более 22 форматов), интеллектуальное разделение на фрагменты, сохраняющее структуру, встраивание с использованием ведущих моделей и оптимизированные стратегии извлечения.

Сценарии использования:

1. Поиск по внутренней базе знаний: Разверните Agentset для поддержки внутренней системы вопросов и ответов для документации вашей компании. Разработчики могут задавать сложные технические вопросы и получать точные ответы непосредственно из руководств, комментариев к коду и проектной документации, с цитатами для проверки.

2. Улучшение чат-бота поддержки клиентов: Интегрируйте Agentset в существующий чат-бот поддержки клиентов. Возможности агентов позволяют боту проводить более глубокие исследования по часто задаваемым вопросам, статьям базы знаний и прошлым заявкам, чтобы предоставлять более полные и точные решения проблем клиентов, снижая уровень эскалации.

3. Помощь в исследованиях и анализе: Создайте инструмент, использующий Agentset, для исследователей или аналитиков, которым необходимо синтезировать информацию из больших наборов документов (например, научных статей, рыночных отчетов). Высокоточный поиск и функции агентов платформы могут помочь выявить связи, обобщить результаты и ответить на нюансированные вопросы на основе предоставленного корпуса.

Заключение:

 Agentset предлагает разработчикам надежный и эффективный способ создания мощных RAG-приложений. Абстрагируясь от сложностей конвейера RAG и предоставляя расширенные функции, такие как возможности агентов и высокоточный поиск "из коробки", он значительно сокращает время разработки по сравнению с фреймворками более низкого уровня. Независимо от того, выберете ли вы версию с открытым исходным кодом для полного контроля или размещенное решение для удобства, Agentset предоставляет инструменты для предоставления сложных, точных и проверяемых ответов на основе искусственного интеллекта на основе ваших собственных данных.

FAQ:

• Что такое RAG? Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это метод искусственного интеллекта, который улучшает качество ответов. Он работает путем извлечения релевантной информации из указанного набора документов, а затем использует этот извлеченный контекст для создания более обоснованного и точного ответа.

• Чем Agentset отличается от таких библиотек, как LangChain или LlamaIndex? В то время как LangChain и LlamaIndex — это мощные фреймворки, предоставляющие строительные блоки для RAG, они часто требуют значительных усилий по разработке (возможно, недель) для сборки полнофункционального высокопроизводительного агента. Agentset предоставляет более полную, предварительно настроенную платформу RAG-как-услуга, абстрагируя большую часть этой сложности, чтобы вы могли начать работу гораздо быстрее.

• Могу ли я разместить Agentset самостоятельно? Да, Agentset имеет открытый исходный код. У вас есть возможность самостоятельно размещать и управлять платформой в рамках вашей собственной инфраструктуры, что дает вам полный контроль. Мы также предлагаем размещенное решение, если вы предпочитаете не управлять базовой инфраструктурой.

• Что делает Agentset особенно подходящим для RAG на основе документов? Agentset специально оптимизирован для работы с наборами данных документов. Такая ориентация позволяет ему включать такие функции, как обработка многочисленных типов файлов, разделение на фрагменты с учетом структуры и методы извлечения (гибридный поиск, переранжирование), которые дают отличные результаты с документами, часто с минимальной необходимостью настройки.