Navegue por todo o conteúdo marcado com RAG
O mcp-local-rag MCP Server possibilita uma busca web local e que respeita a privacidade para Geração Aumentada por Recuperação (RAG) em LLMs. Permite que assistentes de IA acessem, processem e extraiam informações atualizadas da web sem APIs externas, aprimorando fluxos de pesquisa, criação de conteúdo e respostas a perguntas.
Integre o FlowHunt com bancos de dados vetoriais Pinecone usando o Pinecone MCP Server. Habilite busca semântica, Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e gerenciamento eficiente de documentos diretamente nos seus fluxos de trabalho de IA.
O Context Portal (ConPort) é um servidor MCP de banco de memória que potencializa assistentes de IA e ferramentas de desenvolvedor ao gerenciar contexto de projetos estruturados, permitindo Retrieval Augmented Generation (RAG) e assistência de codificação sensível ao contexto em IDEs.
O Servidor MCP RAG Web Browser equipa assistentes de IA e LLMs com capacidades de busca web ao vivo e extração de conteúdo, permitindo geração aumentada por recuperação (RAG), sumarização e pesquisas em tempo real dentro dos fluxos de trabalho do FlowHunt.
O Agentset MCP Server é uma plataforma open-source que possibilita a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) com capacidades agenticas, permitindo que assistentes de IA se conectem a fontes de dados externas, APIs e serviços para o desenvolvimento de aplicações inteligentes baseadas em documentos.
O servidor MCP mcp-rag-local capacita assistentes de IA com memória semântica, permitindo o armazenamento e a recuperação de passagens de texto com base no significado, e não apenas em palavras-chave. Utiliza Ollama para embeddings e ChromaDB para busca vetorial, suportando gerenciamento avançado de conhecimento e recordação contextual em fluxos de trabalho locais.
O Servidor Inkeep MCP conecta assistentes de IA e ferramentas de desenvolvedor à documentação de produtos atualizada gerenciada no Inkeep, permitindo a recuperação direta, segura e eficiente de conteúdo relevante para fluxos de trabalho RAG, chatbots e soluções de onboarding.
O Graphlit MCP Server conecta o FlowHunt e outros clientes MCP a uma plataforma unificada de conhecimento, permitindo ingestão, agregação e recuperação fluida de documentos, mensagens, e-mails e mídias de plataformas como Slack, Google Drive, GitHub e muito mais. Ele oferece uma base de conhecimento pronta para RAG com ferramentas para busca, extração e transformação de conteúdo, potencializando fluxos de trabalho avançados de IA.
O Vectara MCP Server é uma ponte open source entre assistentes de IA e a plataforma Trusted RAG da Vectara, permitindo uma Geração Aumentada por Recuperação (RAG) segura e eficiente e busca corporativa para fluxos de trabalho de IA generativa no FlowHunt.
A classificação de documentos na Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é o processo de avaliar e classificar documentos com base em sua relevância e qualidade em resposta a uma consulta, garantindo que apenas os documentos mais pertinentes e de alta qualidade sejam usados para gerar respostas precisas e contextualizadas.
O componente GoogleSearch do FlowHunt aprimora a precisão do chatbot usando Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para acessar conhecimento atualizado do Google. Controle os resultados com opções como idioma, país e prefixos de consulta para obter respostas precisas e relevantes.
Expansão de Consulta é o processo de aprimorar a consulta original do usuário adicionando termos ou contexto, melhorando a recuperação de documentos para respostas mais precisas e contextualmente relevantes, especialmente em sistemas RAG (Geração Aumentada por Recuperação).
Aumente a precisão da IA com o RIG! Aprenda como criar chatbots que verificam as respostas usando fontes de dados personalizadas e gerais para respostas confiáveis e fundamentadas.
As Fontes de Conhecimento tornam o ensino da IA de acordo com suas necessidades muito fácil. Descubra todas as formas de vincular conhecimento com o FlowHunt. Conecte facilmente sites, documentos e vídeos para aprimorar o desempenho do seu chatbot de IA.
A Geração Aumentada por Cache (CAG) é uma abordagem inovadora para aprimorar grandes modelos de linguagem (LLMs) pré-carregando conhecimento como caches de chave-valor pré-computadas, permitindo desempenho de IA preciso, eficiente e com baixa latência para tarefas de conhecimento estático.
A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é uma estrutura avançada de IA que combina sistemas tradicionais de recuperação de informações com grandes modelos de linguagem generativos (LLMs), permitindo que a IA gere textos mais precisos, atualizados e contextualmente relevantes ao integrar conhecimento externo.
Descubra as principais diferenças entre Geração com Recuperação (RAG) e Geração com Cache (CAG) em IA. Saiba como o RAG recupera informações em tempo real para respostas adaptáveis e precisas, enquanto o CAG utiliza dados pré-cacheados para respostas rápidas e consistentes. Veja qual abordagem atende melhor às necessidades do seu projeto e explore casos de uso práticos, pontos fortes e limitações.
LazyGraphRAG é uma abordagem inovadora para Geração Aumentada por Recuperação (RAG), otimizando a eficiência e reduzindo custos na recuperação de dados orientada por IA ao combinar teoria dos grafos e PLN para resultados dinâmicos e de alta qualidade em consultas.
Descubra o que é um pipeline de recuperação para chatbots, seus componentes, casos de uso e como a Recuperação Aumentada por Geração (RAG) e fontes de dados externas possibilitam respostas precisas, contextuais e em tempo real.
Explore como as avançadas capacidades de raciocínio do OpenAI O1 e o aprendizado por reforço superam o GPT4o em precisão de RAG, com benchmarks e análise de custos.
A reclassificação de documentos é o processo de reordenar documentos recuperados com base em sua relevância para a consulta do usuário, refinando os resultados da busca para priorizar as informações mais pertinentes. É uma etapa fundamental em sistemas de Geração com Recuperação Aumentada (RAG), frequentemente combinada com expansão de consulta para aprimorar tanto o recall quanto a precisão em buscas e chatbots com IA.
O Recuperador de Documentos da FlowHunt melhora a precisão da IA ao conectar modelos generativos aos seus próprios documentos e URLs atualizados, garantindo respostas confiáveis e relevantes usando a Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
A Resposta a Perguntas com Geração Aumentada por Recuperação (RAG) combina recuperação de informações e geração de linguagem natural para aprimorar grandes modelos de linguagem (LLMs), suplementando as respostas com dados relevantes e atualizados de fontes externas. Essa abordagem híbrida melhora a precisão, relevância e adaptabilidade em campos dinâmicos.
