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RAG Web UI - Système de dialogue intelligent basé sur RAG

2025-02-24 06:54:50
RAG Web UI - Système de dialogue intelligent basé sur RAG
Catégories
Base de Connaissances IAGestion des Connaissances IAGénérateur de Contenu IAOutils pour Développeurs IAChatbot IA
Utilisateurs de cet outil
Développeurs de logicielsÉquipes de recherche en IAEntreprises cherchant à automatiser le support clientÉducateurs et formateursGestionnaires de bases de connaissances
Type de tarification
Gratuit

Liens

  1. Connexion: https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Frag-web-ui%2Frag-web-ui
  2. Inscription: https://github.com/signup?ref_cta=Sign+up&ref_loc=header+logged+out&ref_page=%2F%3Cuser-name%3E%2F%3Crepo-name%3E&source=header-repo&source_repo=rag-web-ui%2Frag-web-ui
  3. Documentation: https://github.com/rag-web-ui/rag-web-ui#readme-ov-file

RAG Web UI est un système de dialogue intelligent basé sur la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui permet de construire des systèmes de questions-réponses intelligents à partir de votre propre base de connaissances. En combinant la récupération de documents et les modèles de langage de grande envergure, il offre des services de questions-réponses basés sur des connaissances précises et fiables. Le système prend en charge plusieurs options de déploiement de LLM, y compris des services cloud comme OpenAI et DeepSeek, ainsi que le déploiement local de modèles via Ollama, répondant ainsi aux exigences de confidentialité et de coût dans différents scénarios. Il fournit également des interfaces OpenAPI pour un accès pratique à la base de connaissances via des appels API.

Fonctionnalités principales

  1. Gestion intelligente des documents
  2. Moteur de dialogue avancé
  3. Architecture robuste

Cas d'utilisation

  1. Un développeur utilise RAG Web UI pour intégrer un système de questions-réponses dans une application de support client, en utilisant la fonctionnalité de gestion de documents pour charger des manuels d'utilisation et des FAQ.
  2. Une équipe de recherche en IA utilise le système pour tester différents modèles de langage, en exploitant la prise en charge de plusieurs LLM pour comparer les performances.
  3. Une entreprise automatise son support client en utilisant le moteur de dialogue avancé pour répondre aux questions fréquentes des clients, réduisant ainsi la charge de travail de l'équipe de support.
  4. Un éducateur utilise RAG Web UI pour créer un assistant virtuel qui aide les étudiants à trouver des informations dans des documents pédagogiques, en utilisant la fonctionnalité de dialogue contextuel.
  5. Un gestionnaire de base de connaissances utilise le système pour maintenir à jour une base de données de documents techniques, en exploitant la fonctionnalité de traitement asynchrone des documents pour des mises à jour régulières.

Avis des utilisateurs

Élodie Martin

Responsable du support client

★★★★★

"RAG Web UI a transformé notre façon de gérer les connaissances dans notre entreprise. La possibilité de charger et de traiter différents formats de documents est un véritable atout. Le système est facile à utiliser et les réponses sont précises et pertinentes. Nous avons considérablement réduit le temps passé à répondre aux questions des clients grâce à cette solution."

Questions fréquentes

Q:

Qu'est-ce que RAG Web UI ?

A:

RAG Web UI est un système de dialogue intelligent basé sur la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui permet de construire des systèmes de questions-réponses intelligents à partir de votre propre base de connaissances.

Q:

Comment utiliser RAG Web UI ?

A:

Vous pouvez utiliser RAG Web UI en clonant le dépôt GitHub, en configurant les variables d'environnement, et en démarrant les services via Docker Compose.

Q:

Quels sont les formats de documents pris en charge ?

A:

RAG Web UI prend en charge plusieurs formats de documents, notamment PDF, DOCX, Markdown et Texte.

Q:

Quels sont les modèles de langage pris en charge ?

A:

Le système prend en charge plusieurs modèles de langage, y compris ceux d'OpenAI, DeepSeek, et Ollama.

Q:

Comment configurer RAG Web UI pour un déploiement local ?

A:

Pour un déploiement local, vous pouvez utiliser Ollama en configurant les variables d'environnement appropriées dans le fichier .env.

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