mcp-local-rag MCP-Server
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Context Portal (ConPort) ist ein MCP-Server mit Memory-Bank, der KI-Assistenten und Entwicklerwerkzeuge durch das Management von strukturiertem Projektkontext u...
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Pinecone MCP-Server-Integration
Integrieren Sie FlowHunt mit Pinecone-Vektordatenbanken über den Pinecone MCP-Server. Ermöglichen Sie semantische Suche, Retrieval-Augmented Generation (RAG) un...
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Agentset MCP-Server
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Inkeep MCP Server
Der Inkeep MCP Server verbindet KI-Assistenten und Entwickler-Tools mit aktueller Produktdokumentation, die in Inkeep verwaltet wird, und ermöglicht so die dire...
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mcp-rag-local MCP Server
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Graphlit MCP-Server-Integration
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Vectara MCP Server Integration
Vectara MCP Server ist eine Open-Source-Brücke zwischen KI-Assistenten und Vectaras Trusted RAG-Plattform und ermöglicht eine sichere, effiziente Retrieval-Augm...
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Bringen Sie LLMs dazu, ihre Antworten zu überprüfen und Quellen anzugeben
Steigern Sie die Genauigkeit von KI mit RIG! Erfahren Sie, wie Sie Chatbots erstellen, die Antworten anhand benutzerdefinierter und allgemeiner Datenquellen übe...
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Chatbot
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Cache Augmented Generation (CAG)
Cache Augmented Generation (CAG) ist ein neuartiger Ansatz zur Verbesserung großer Sprachmodelle (LLMs), indem Wissen als vorab berechnete Key-Value-Caches vora...
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Dokumenten-Reranking
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Dokumenten-Retriever
FlowHunts Dokumenten-Retriever verbessert die Genauigkeit von KI, indem generative Modelle mit Ihren eigenen aktuellen Dokumenten und URLs verbunden werden. So ...
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Dokumentenbewertung
Die Dokumentenbewertung im Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist der Prozess der Bewertung und Einstufung von Dokumenten basierend auf ihrer Relevanz und Qua...
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Fragebeantwortung
Fragebeantwortung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert Informationsabruf und natürliche Sprachgenerierung, um große Sprachmodelle (LLMs) zu verbe...
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GoogleSearch-Komponente
Die GoogleSearch-Komponente von FlowHunt verbessert die Genauigkeit von Chatbots durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) und ermöglicht den Zugriff auf aktue...
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LazyGraphRAG
LazyGraphRAG ist ein innovativer Ansatz für Retrieval-Augmented Generation (RAG), der die Effizienz optimiert und Kosten bei KI-gesteuerter Datenabfrage reduzie...
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Query Expansion
Query Expansion ist der Prozess, eine ursprüngliche Benutzeranfrage durch das Hinzufügen von Begriffen oder Kontext zu erweitern, um die Dokumentenabfrage für g...
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RAG mit Reasoning-LLMs: OpenAI O1 vs. OpenAI GPT4o
Erfahren Sie, wie die fortschrittlichen Reasoning-Fähigkeiten und das Reinforcement Learning von OpenAI O1 GPT4o bei der RAG-Genauigkeit übertreffen – mit Bench...
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Retrieval Augmented Generation (RAG)
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein fortschrittliches KI-Framework, das traditionelle Informationsabrufsysteme mit generativen großen Sprachmodellen (L...
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Retrieval vs Cache Augmented Generation (CAG vs. RAG)
Entdecken Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Cache-Augmented Generation (CAG) in der KI. Erfahren Sie, wie RAG d...
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Retrieval-Pipeline
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Wissensquellen
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