La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es una técnica donde agregas tus documentos a una base de datos, y para cada consulta, recuperas los fragmentos de texto más relevantes de tu base de datos y se los das a tu modelo, junto con tu pregunta. Esto le proporciona al LLM el contexto que necesita.

¿Por qué debería utilizar RagHost?

RagHost simplifica RAG proporcionando una API sencilla que te permite subir tus documentos y consultarlos. Se encarga del análisis de documentos, fragmentación e incrustaciones vectoriales, por lo que puedes concentrarte en construir tu aplicación.

¿Puedo configurar la fragmentación?

Sí, puedes elegir el tamaño de fragmento y la superposición de fragmentos al incrustar un PDF o texto con el endpoint \/embed de la API de RagHost.

¿RagHost admite modelos distintos a los de OpenAI?

Sí, RagHost admite modelos que no son de OpenAI. El modelo predeterminado actual es el GPT 3.5 Turbo de OpenAI, pero pronto se agregarán más modelos, comenzando con el Claude 2 de Anthropic.

RagHost: RagHost simplifica RAG con una API para incrustar documentos y hacer preguntas.

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

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RagHost simplifica RAG con una API para incrustar documentos y hacer preguntas.

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Dec 20 2023

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RagHost Información del producto

¿Qué es RagHost?

RagHost es un servicio que simplifica la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) al proporcionar una API para incrustar documentos o texto y hacer preguntas. Permite a los usuarios construir herramientas internas para buscar documentos o aplicaciones orientadas al cliente para responder preguntas sin gestionar bases de datos, análisis de documentos, fragmentación o incrustaciones vectoriales.

¿Cómo usar RagHost?

Para usar RagHost, puedes subir documentos a través de un comando curl al endpoint \/embed. Luego, puedes hacer preguntas utilizando otro comando curl al endpoint \/ask, proporcionando tu consulta como un parámetro.

Características principales de RagHost

API sencilla para incrustar documentos y hacer preguntas

Fragmentación configurable para optimizar la calidad de recuperación

Transmisión incorporada para respuestas de LLM

Soporte para modelos que no son de OpenAI

Casos de uso de RagHost

Construir una herramienta interna para buscar documentación de la empresa

Crear una aplicación orientada al cliente para responder preguntas basadas en una base de conocimiento

FAQ de RagHost

¿Qué es RAG?
¿Por qué debería utilizar RagHost?
¿Puedo configurar la fragmentación?
¿RagHost admite modelos distintos a los de OpenAI?

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