Dabarqus

Uma ferramenta para integrar dados privados com modelos de linguagem grandes de IA.

Produto ComumProgramaçãoRAGLLM

Dabarqus é uma estrutura de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) que permite aos usuários fornecer dados privados em tempo real para modelos de linguagem grandes (LLMs). Essa ferramenta, através de APIs REST, SDKs e ferramentas de linha de comando (CLI), facilita a tarefa de armazenar diversos tipos de fontes de dados (como PDFs, e-mails e dados brutos) em um índice semântico, chamado de "repositório de memória". O Dabarqus suporta prompts no estilo LLM, permitindo que os usuários interajam com o repositório de memória de forma simples, sem a necessidade de construir consultas especiais ou aprender novas linguagens de consulta. Além disso, o Dabarqus suporta a criação e o uso de múltiplos índices semânticos (repositórios de memória), permitindo que os dados sejam organizados por tema, categoria ou outros critérios de agrupamento. O contexto do produto Dabarqus demonstra que ele visa simplificar o processo de integração de dados privados com modelos de linguagem de IA, aumentando a eficiência e a precisão da recuperação de dados.

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RAGElo — Ferramenta de classificação Elo para agentes LLM baseados em RAG

Algomax — Simplifica a avaliação de modelos LLM e RAG, oferecendo insights sobre métricas qualitativas.

Dabarqus — Uma ferramenta para integrar dados privados com modelos de linguagem grandes de IA.

Protocolo de Contexto de Modelo — O MCP é um protocolo aberto para integração perfeita de aplicativos de modelos de linguagem grandes com fontes de dados e ferramentas externas.

rag-chat-component — Um componente React projetado para assistentes de IA RAG (Retrieval Augmented Generation), permitindo integração rápida em aplicações Next.js.

Supametas.AI — Plataforma de processamento de dados não estruturados que ajuda as empresas a construir rapidamente conjuntos de dados setoriais e integrá-los ao banco de conhecimento LLM RAG.

RAG Web UI — Sistema de conversa inteligente baseado na tecnologia RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG-logger — Ferramenta de log de aplicativo RAG de código aberto

Orquestrador Omakase RAG — Uma estrutura de aplicativo RAG integrada com Django, Llamaindex e Google Drive.

Crawl4LLM — Uma ferramenta de web scraping eficiente para pré-treinamento de LLM, focada em extração eficiente de dados de alta qualidade.

LLM Eficiente — Solução eficiente de inferência LLM em GPUs Intel

Easy-RAG — Um sistema RAG adequado para aprendizagem, uso e expansão autônoma.

Peaka — Crie sua pilha de dados em minutos – plataforma de integração de dados sem ETL.

Epsilla — Crie aplicativos LLM prontos para produção sem precisar codificar.

LLM Spark — Plataforma de desenvolvimento para construção de aplicativos LLM

Extensor de Contexto LLM — Expande a janela de contexto do LLM

Aprenda RAG com Langchain — Domine a tecnologia RAG e melhore a precisão e a relevância do conteúdo gerado por IA.

Gerador de Firecrawl LLMs.txt — Ferramenta para gerar arquivos de texto integrados de sites para treinamento e inferência de LLM

Ragie — RAG como serviço, amigável para desenvolvedores.

Vectorize — Pipeline RAG de produção rápida e precisa

IdentityRAG — Ferramenta LLM para pesquisa, unificação e recuperação de dados de clientes

SPREEV — Plataforma inteligente de integração e tomada de decisão de dados

RAG-FiT — RAG-FiT é uma biblioteca para aprimorar a capacidade dos LLMs de usar informações externas, ajustando finamente os modelos com um conjunto de dados RAG aprimorado especialmente criado.

DocETL — Um sistema de processamento de dados impulsionado por LLM.

ragobble — Converte áudio em dados para LLM

llm-datasets — Conjunto de dados, ferramentas e conceitos de alta qualidade para o ajuste fino de modelos de linguagem grandes.

LLM Logs — Um blog que ajuda você a se tornar um especialista em LLM.

llm.c — Treinamento de LLM usando C/CUDA simples e básico

Técnicas RAG — Conjunto revolucionário de tecnologias de sistemas de geração aprimorada por recuperação.

Plataforma Astra — Astra: simplificando as chamadas de funcionalidades de LLM.