What is Agentset?
打造複雜的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系統，往往需要應付複雜的流程，並花費數週整合各種元件。Agentset 簡化了這個流程。它是一個專為開發人員設計的開放原始碼平台，提供完整的 RAG 流程管理 – 從剖析和嵌入到檢索和生成 – 讓您可以專注於建構高品質的應用程式，而無需管理基礎架構。快速啟動並運行強大、準確的 RAG 功能。
主要功能：
⚙️ 實作進階 RAG 技術： 開箱即用，整合混合搜尋和重新排序功能，無需初步客製化即可提供高結果準確度。這確保您的應用程式從一開始就能檢索到最相關的上下文。
🧠 啟用深度研究能力： 支援內建的代理體驗。雖然這些體驗可能需要稍長的處理時間，但它們可以實現更複雜的推理和規劃，超越傳統 RAG 在處理具挑戰性查詢時所能達到的準確性和深度。
📄 產生帶有引用的回應： 自動包含指向用於產生答案的來源文件的引用。這讓使用者可以驗證資訊並理解上下文，從而增強信任和透明度。
🔍 利用語義搜尋： 利用最先進的語義搜尋，根據使用者查詢在您的資料集中尋找最相關的資訊，理解意圖而不僅僅是簡單的關鍵字匹配。
🏷️ 利用資料分割： 支援建立分割區和應用元資料篩選器。這讓您可以將回應範圍限定於資料的特定子集，根據使用者角色、文件類型或其他條件，實現更具針對性和相關性的答案。
🔄 處理完整的 RAG 流程： 管理整個工作流程，包括剖析各種檔案類型（超過 22 種格式）、保留結構的智慧分塊、使用領先模型進行嵌入，以及最佳化的檢索策略。
使用案例：
內部知識庫搜尋： 部署 Agentset 以支援您公司文件的內部問答系統。開發人員可以提出複雜的技術問題，並直接從手冊、程式碼註解和設計文件中獲得準確的答案，並附有驗證引用。
客戶支援聊天機器人增強： 將 Agentset 整合到您現有的客戶支援聊天機器人中。代理功能讓機器人能夠跨常見問題解答、知識庫文章和過去的工單執行更深入的研究，從而為客戶問題提供更全面和準確的解決方案，從而降低升級率。
研究與分析協助： 使用 Agentset 為需要從大型文件集中合成資訊的研究人員或分析師（例如，科學論文、市場報告）建構一個工具。該平台的高準確性檢索和代理功能可以幫助識別關聯、總結發現，並根據提供的語料庫回答細微的問題。
結論：
Agentset 為開發人員提供了一條建構強大 RAG 應用程式的穩健而高效的途徑。透過抽象化 RAG 流程的複雜性，並提供諸如代理功能和開箱即用的高準確性檢索等進階功能，與較低階的框架相比，它顯著縮短了開發時間。無論您選擇開放原始碼版本以獲得完全控制，還是選擇託管解決方案以獲得便利，Agentset 都提供了工具，可以根據您自己的資料提供複雜、準確且可驗證的 AI 驅動答案。
常見問題：
RAG 到底是什麼？ Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一種 AI 技術，可提高回應品質。它的工作原理是首先從指定的檔案集中檢索相關資訊，然後使用檢索到的上下文來產生更知情和準確的答案。
Agentset 與 LangChain 或 LlamaIndex 等函式庫有何不同？ 雖然 LangChain 和 LlamaIndex 是強大的框架，為 RAG 提供構建模組，但它們通常需要大量的開發工作（可能需要數週）才能組裝出一個功能完整、效能高的代理程式。Agentset 提供了一個更完整、預先配置的 RAG 即服務平台，抽象化了大部分的複雜性，讓您可以更快地投入運營。
我可以自己託管 Agentset 嗎？ 是的，Agentset 是開放原始碼的。您可以選擇在您自己的基礎架構中自行託管和管理該平台，從而獲得完全控制權。如果您不想管理底層基礎架構，我們也提供託管解決方案。
是什麼讓 Agentset 特別適合基於文件的 RAG？ Agentset 專門針對使用文件資料集進行了最佳化。這種關注使其能夠整合諸如處理大量檔案類型、結構感知分塊和檢索技術（混合搜尋、重新排序）等功能，這些功能在使用文件時產生出色的結果，通常只需要最少的配置。
More information on Agentset
Launched
2025-02
Pricing Model
Freemium
Starting Price
$49 Month
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Agentset was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-02.
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