Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, bei der Sie Ihre Dokumente in eine Datenbank hinzufügen, und für jede Anfrage die relevantesten Textabschnitte aus Ihrer Datenbank abrufen und sie zusammen mit Ihrer Frage an Ihr Modell weitergeben. Dies gibt dem LLM den Kontext, den es benötigt.

Warum sollte ich RagHost verwenden?

RagHost vereinfacht RAG, indem es eine einfache API bereitstellt, mit der Sie Ihre Dokumente hochladen und abfragen können. Es übernimmt das Dokumentenparsing, Chunking und Vektor-Embeddings, sodass Sie sich auf den Aufbau Ihrer App konzentrieren können.

Kann ich das Chunking konfigurieren?

Ja, Sie können Ihre Chunk-Größe und den Chunk-Überlappungsbereich konfigurieren, wenn Sie ein PDF oder einen Text mit der RagHost API's /embed-Endpunkt einbetten.

Unterstützt RagHost auch Modelle außerhalb von OpenAIs GPT?

Ja, RagHost unterstützt Nicht-OpenAI-Modelle. Das aktuelle Standardmodell ist OpenAIs GPT 3.5 Turbo, aber es werden bald weitere Modelle hinzugefügt, beginnend mit Anthropic's Claude 2.

RagHost: RagHost vereinfacht RAG mit einer API zum Einbetten von Dokumenten und zum Stellen von Fragen.

Name: RagHost
Rating: 5 (67 reviews)
Author: toolify

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Einführung:

RagHost vereinfacht RAG mit einer API zum Einbetten von Dokumenten und zum Stellen von Fragen.

Hinzugefügt am:

Dec 20 2023

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RagHost Produktinformationen

Was ist RagHost?

RagHost ist ein Dienst, der die Retrieval-Augmented Generation (RAG) vereinfacht, indem er eine API bereitstellt, um Dokumente oder Texte einzubetten und Fragen zu stellen. Es ermöglicht Benutzern, interne Tools zum Durchsuchen von Dokumenten oder kundenorientierte Apps zum Beantworten von Fragen zu erstellen, ohne Datenbanken, Dokumentenparsing, Chunking oder Vektor-Embeddings verwalten zu müssen.

Wie benutzt man RagHost?

Um RagHost zu verwenden, können Sie Dokumente über einen Curl-Befehl an den /embed-Endpunkt hochladen. Anschließend können Sie Fragen mit einem weiteren Curl-Befehl an den /ask-Endpunkt stellen und Ihre Anfrage als Parameter angeben.

RagHost's Hauptmerkmale

Einfache API zum Einbetten von Dokumenten und Stellen von Fragen

Konfigurierbares Chunking für optimierte Abrufqualität

Integriertes Streaming für LLM-Antworten

Unterstützung für Nicht-OpenAI-Modelle

RagHost's Anwendungsfälle

Erstellung eines internen Tools zum Durchsuchen von Unternehmensdokumentationen

Erstellung einer kundenorientierten App zum Beantworten von Fragen basierend auf einer Wissensdatenbank

FAQ von RagHost

Was ist RAG?
Warum sollte ich RagHost verwenden?
Kann ich das Chunking konfigurieren?
Unterstützt RagHost auch Modelle außerhalb von OpenAIs GPT?

RagHost Unternehmen

RagHost Firmenname: RagHost .
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RagHost Anmeldelink: https://raghost.ai/
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RagHost Github link: https://github.com/RaghostAI/raghost-example

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