2025 Лучших Dera Альтернативи
-
Embedchain: Открытый RAG-фреймворк, упрощающий создание и развертывание персонализированных LLM-приложений. Переходите от прототипа к продакшену с легкостью и полным контролем.
-
Agentset — это платформа RAG с открытым исходным кодом, охватывающая весь конвейер RAG (анализ, разделение на фрагменты, встраивание, извлечение, генерация). Оптимизирована для повышения эффективности разработки и скорости внедрения.
-
ApeRAG: GraphRAG промышленного уровня для интеллектуальных ИИ-агентов. Раскройте глубокий контекст и обеспечьте надёжное обоснование, используя все ваши мультимодальные корпоративные данные.
-
Dcup: Открытая, самостоятельно размещаемая RAG-платформа для разработчиков. Подключайте ИИ-приложения к приватным данным и с легкостью автоматизируйте конвейер RAG.
-
Решение для поиска информации на основе ИИ корпоративного уровня, которое легко интегрируется для повышения эффективности ваших приложений с искусственным интеллектом.
-
DeGen.AI помогает инженерам данных генерировать, расширять, защищать и анализировать структурированные и неструктурированные данные, используя мощные инструменты генеративного ИИ. Никакого кода, только результаты — идеальное решение для создания, тестирования и масштабирования наборов данных, готовых к использованию в AI.
-
Chonkie: Высокопроизводительное разбиение на чанки для разработчиков RAG. Обеспечьте себе быструю и гибкую подготовку данных с помощью легковесной и простой в интеграции библиотеки.
-
OpenRag — это легковесный, модульный и расширяемый фреймворк для Retrieval-Augmented Generation (RAG), созданный для изучения и тестирования передовых техник RAG. Он полностью с открытым исходным кодом и нацелен на проведение экспериментов, а не на формирование зависимости от поставщика.
-
Передовая ИИ-система поиска и извлечения данных, готовая к промышленному внедрению. Агентная генерация с дополнениями на основе поиска (RAG) с RESTful API.
-
FastEmbed — это легковесная, быстрая библиотека на Python, созданная для генерации эмбеддингов. Мы поддерживаем популярные текстовые модели. Если вы хотите, чтобы мы добавили новую модель, пожалуйста, откройте issue на Github.
-
Chunkr преобразует сложные документы в данные, готовые для использования в ИИ, с помощью передового анализа структуры, оптического распознавания символов (OCR) и интеллектуального разделения на фрагменты, оптимизируя контент для приложений RAG и LLM.
-
Ragie — это полностью управляемый сервис RAG-as-a-Service, созданный для разработчиков. Он предлагает простые в использовании API/SDK, мгновенное подключение к Google Drive/Notion и другим сервисам, а также расширенные функции, такие как индекс сводки и гибридный поиск, чтобы помочь вашему приложению предоставлять передовые возможности генеративного ИИ.
-
Ускорьте надежную разработку GenAI. Ragbits предлагает модульные, типобезопасные строительные блоки для LLM, RAG и конвейеров данных. Создавайте устойчивые ИИ-приложения быстрее.
-
Создавайте приложения на основе искусственного интеллекта быстрее с помощью Cloudflare AutoRAG. Управляемые RAG-пайплайны используют ваши данные для более интеллектуальных и контекстно-зависимых ответов.
-
Dabarqus предлагает практичный способ добавить в ваше приложение генерацию с использованием извлечения данных (RAG) менее чем в 9 строках кода. Общайтесь с вашими PDF-файлами, суммируйте электронные письма и сообщения, а также анализируйте огромный объем фактов, цифр и отчетов. Капля гениальности для вашей языковой модели.
-
ChanceRAG — это корпоративное решение на основе RAG. Сочетает гибридный поиск, модель Mistral и Annoy. Повышает точность и обрабатывает большие объемы данных. Настраивается под любые нужды. Предоставляется экспертная поддержка.
-
Создавайте высокопроизводительные конвейеры RAG без усилий с помощью Neum AI. Настраиваемый, со встроенными соединителями и возможностями бесшовного тестирования и развертывания.
-
UltraRAG 2.0: Создавайте сложные RAG-пайплайны с low-code. Ускоряйте исследования в области ИИ, упрощайте разработку и обеспечивайте воспроизводимые результаты.
-
Cognita: The modular RAG framework for MLOps. Build scalable, production-ready RAG applications from your prototypes.
-
Ragdoll AI упрощает процесс генерации с дополненным поиском для no-code и low-code команд. Подключите свои данные, настройте параметры и быстро разверните мощные RAG API.
-
HelloRAG — это простое в использовании, не требующее кода и масштабируемое решение для приема мультимодальных данных, созданных человеком и машиной, для приложений на базе больших языковых моделей (LLM).
-
Хватит гадать. Ragas обеспечивает систематическую, основанную на данных оценку для LLM-приложений. Тестируйте, отслеживайте и уверенно улучшайте свой ИИ.
-
Найдите оптимальную настройку RAG для ВАШИХ данных и сценария использования с помощью оптимизации гиперпараметров RagBuilder. Больше никаких бесконечных ручных тестов.
-
DeBERTa: BERT с улучшенным декодированием и непересекающимся вниманием
-
VectorDB — это простое, легковесное, полностью локальное решение для поиска текста на основе эмбеддингов от начала до конца.
-
PuppyAgent: Трансформируйте корпоративные знания в саморазвивающихся ИИ-агентов. Создавайте мощные агентные RAG-системы для автоматизации рабочих процессов и расширения горизонтов понимания.
-
Эмбеддинги Snowflake Arctic: Высокопроизводительные, эффективные текстовые эмбеддинги с открытым исходным кодом для RAG и семантического поиска. Повысьте точность ИИ и сократите расходы.
-
Ragcy превращает ваши собственные бизнес-данные в мощных AI-ассистентов. Создавайте бескодовые чат-боты, базы знаний и поисковые инструменты — и никаких сложных векторных баз данных.
-
DeepSearcher: Управление знаниями на базе ИИ для внутренних корпоративных данных. Получайте надежные и точные ответы, а также ценные инсайты из ваших внутренних документов с помощью гибких LLM.
-
EmbeddingGemma: Локальные многоязычные текстовые эмбеддинги для ИИ-приложений, ориентированных на конфиденциальность. Обеспечивают лучшую в своем классе производительность и эффективность, даже офлайн.