Bekijk alle inhoud met de tag RAG
De mcp-local-rag MCP Server maakt privacyvriendelijke, lokale Retrieval-Augmented Generation (RAG) webzoekopdrachten mogelijk voor LLM's. Hiermee kunnen AI-assistenten actuele informatie van het web benaderen, embedden en extraheren zonder externe API's, waardoor onderzoek, contentcreatie en vraag-antwoordprocessen worden verbeterd.
Context Portal (ConPort) is een geheugenbank MCP-server die AI-assistenten en ontwikkelaarstools versterkt door gestructureerde projectcontext te beheren, waardoor Retrieval Augmented Generation (RAG) en contextbewuste codeerassistentie binnen IDE’s mogelijk worden.
Integreer FlowHunt met Pinecone vector-databases via de Pinecone MCP Server. Schakel semantisch zoeken, Retrieval-Augmented Generation (RAG) en efficiënt documentbeheer direct in je AI-workflows in.
De RAG Web Browser MCP Server voorziet AI-assistenten en LLM's van live webzoek- en contentextractiemogelijkheden, waardoor retrieval-augmented generation (RAG), samenvatting en realtime onderzoek binnen FlowHunt-workflows mogelijk wordt.
De Agentset MCP Server is een open-source platform dat Retrieval-Augmented Generation (RAG) met agentische mogelijkheden mogelijk maakt, waardoor AI-assistenten verbinding kunnen maken met externe gegevensbronnen, API's en diensten voor het ontwikkelen van intelligente, documentgebaseerde applicaties.
De Inkeep MCP Server verbindt AI-assistenten en ontwikkeltools met up-to-date productdocumentatie beheerd in Inkeep, waardoor directe, veilige en efficiënte toegang tot relevante content mogelijk is voor RAG-workflows, chatbots en onboardingoplossingen.
De mcp-rag-local MCP Server geeft AI-assistenten semantisch geheugen, waardoor ze tekstfragmenten kunnen opslaan en ophalen op basis van betekenis, niet alleen op trefwoorden. Het gebruikt Ollama voor embeddings en ChromaDB voor vectorzoekopdrachten, en ondersteunt geavanceerd kennisbeheer en contextueel geheugen in lokale workflows.
De Graphlit MCP Server verbindt FlowHunt en andere MCP-clients met een verenigd kennisplatform, waardoor naadloze ingestie, aggregatie en het ophalen van documenten, berichten, e-mails en media van platforms zoals Slack, Google Drive, GitHub en meer mogelijk wordt. Het biedt een RAG-klaar kennisbestand met tools voor zoeken, extractie en contenttransformatie, waarmee geavanceerde AI-workflows worden aangedreven.
Vectara MCP Server is een open source brug tussen AI-assistenten en Vectara's Trusted RAG-platform, waarmee veilige, efficiënte Retrieval-Augmented Generation (RAG) en enterprise search mogelijk worden gemaakt voor generatieve AI-workflows in FlowHunt.
Cache Augmented Generation (CAG) is een nieuwe benadering om grote taalmodellen (LLM's) te verbeteren door kennis vooraf te laden als vooraf berekende key-value-caches, waardoor AI met lage latentie, hoge nauwkeurigheid en efficiëntie mogelijk wordt voor taken met statische kennis.
De Document Retriever van FlowHunt verhoogt de nauwkeurigheid van AI door generatieve modellen te koppelen aan je eigen, up-to-date documenten en URL's. Zo krijg je betrouwbare en relevante antwoorden met Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Documentbeoordeling in Retrieval-Augmented Generation (RAG) is het proces waarbij documenten worden geëvalueerd en gerangschikt op basis van hun relevantie en kwaliteit als reactie op een zoekopdracht, zodat alleen de meest relevante en hoogwaardige documenten worden gebruikt om nauwkeurige, contextbewuste antwoorden te genereren.
Documentherordening is het proces waarbij opgehaalde documenten opnieuw gerangschikt worden op basis van hun relevantie voor de zoekopdracht van een gebruiker, waardoor zoekresultaten verfijnd worden om de meest relevante informatie prioriteit te geven. Het is een belangrijke stap in Retrieval-Augmented Generation (RAG)-systemen en wordt vaak gecombineerd met query-uitbreiding om zowel recall als precisie te verbeteren in door AI aangedreven zoekoplossingen en chatbots.
De GoogleSearch-component van FlowHunt verbetert de nauwkeurigheid van chatbots door middel van Retrieval-Augmented Generation (RAG), waarmee up-to-date kennis uit Google wordt gehaald. Beheer de resultaten met opties zoals taal, land en queryvoorvoegsels voor precieze en relevante uitkomsten.
Kennisbronnen maken het eenvoudig om de AI te trainen volgens jouw wensen. Ontdek alle manieren om kennis te koppelen met FlowHunt. Verbind eenvoudig websites, documenten en video's om de prestaties van je AI-chatbot te verbeteren.
Verhoog de nauwkeurigheid van AI met RIG! Leer hoe je chatbots maakt die hun antwoorden factchecken met zowel eigen als algemene databronnen voor betrouwbare, van bron voorziene antwoorden.
LazyGraphRAG is een innovatieve benadering van Retrieval-Augmented Generation (RAG), die efficiëntie optimaliseert en kosten verlaagt bij AI-gestuurde gegevensopvraging door graph-theorie en natuurlijke taalverwerking te combineren voor dynamische, hoogwaardige zoekresultaten.
Ontdek wat een ophaal-pijplijn is voor chatbots, de componenten, toepassingen, en hoe Retrieval-Augmented Generation (RAG) en externe databronnen nauwkeurige, contextbewuste en real-time antwoorden mogelijk maken.
Query-uitbreiding is het proces waarbij de oorspronkelijke zoekopdracht van een gebruiker wordt verrijkt met extra termen of context, zodat documenten beter worden opgehaald voor nauwkeurigere en contextueel relevante antwoorden, met name in RAG-systemen (Retrieval-Augmented Generation).
Ontdek hoe de geavanceerde redeneercapaciteiten en reinforcement learning van OpenAI O1 zorgen voor betere RAG-nauwkeurigheid dan GPT4o, met benchmarks en kostenanalyse.
Retrieval Augmented Generation (RAG) is een geavanceerd AI-framework dat traditionele informatieretrievialsystemen combineert met generatieve grote taalmodellen (LLM's), waardoor AI tekst kan genereren die nauwkeuriger, actueler en contextueel relevanter is door externe kennis te integreren.
Ontdek de belangrijkste verschillen tussen Retrieval-Augmented Generation (RAG) en Cache-Augmented Generation (CAG) in AI. Leer hoe RAG dynamisch realtime informatie ophaalt voor flexibele, nauwkeurige antwoorden, terwijl CAG gebruikmaakt van vooraf gecachte data voor snelle, consistente output. Ontdek welke aanpak het beste aansluit bij jouw projectbehoeften en verken praktische toepassingen, sterke punten en beperkingen.
Vraagbeantwoording met Retrieval-Augmented Generation (RAG) combineert informatieophaling en natuurlijke taal generatie om grote taalmodellen (LLM's) te verbeteren door antwoorden aan te vullen met relevante, actuele gegevens uit externe bronnen. Deze hybride aanpak verhoogt de nauwkeurigheid, relevantie en aanpasbaarheid in dynamische sectoren.
