الوصف
تقدم RLAMA نفسها كمنصة ذكاء اصطناعي كاملة مصممة لإنشاء أنظمة الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG) والوكلاء الأذكياء. تكمن القيمة الأساسية في قدرتها على تسهيل تطوير ونشر وإدارة الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام النماذج المحلية. يضمن هذا النهج أقصى قدر من الخصوصية حيث لا يتم إرسال أي بيانات خارجيًا.
قراءة المزيد
تمكّن المنصة المستخدمين من بناء أنظمة RAG متطورة مصممة خصيصًا لوثائقهم. تدعم تنسيقات مستندات متعددة بما في ذلك .txt و .md و .pdf والمزيد، وتستخدم استراتيجيات تقسيم دلالية متقدمة لاسترجاع المعلومات بفعالية. تتم جميع المعالجة والتخزين محليًا، مما يجعلها مثالية للمعلومات الحساسة.
بالإضافة إلى RAG، تسمح RLAMA بإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين قادرين على أداء مهام مميزة. يمكن لهؤلاء الوكلاء أيضًا التعاون كـ "فرق" لمعالجة المشكلات المعقدة، والاستفادة من أدوات مثل البحث RAG وتنفيذ التعليمات البرمجية والبحث على الويب. تدعم المنصة تنسيق الوكلاء المتعددين، مما يتيح التنفيذ المتسلسل أو المتوازي للمهام والتفويض الهرمي.
تقدم RLAMA خيارات تكامل مرنة، بما في ذلك خادم HTTP API للتكامل السلس للتطبيقات. تتميز بدعم عبر الأنظمة الأساسية لأنظمة macOS و Linux و Windows، وهي متوافقة مع نماذج OpenAI بالإضافة إلى Ollama. تتمثل إحدى الميزات الرئيسية في مُنشئ RAG المرئي، والذي يسمح للمستخدمين بإنشاء أنظمة RAG في دقائق دون الحاجة إلى البرمجة، باستخدام واجهة السحب والإفلات.
على الرغم من أن المشروع متوقف حاليًا بسبب التزامات مطوريه، إلا أن رؤية RLAMA هي توفير بيئة تطوير ذكاء اصطناعي قوية تعتمد على المحلية أولاً. تهدف المنصة إلى دمقرطة إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، من الاستعلام البسيط عن المستندات إلى سير عمل الوكلاء المستقلين المعقدة، كل ذلك مع إعطاء الأولوية لخصوصية المستخدم وأمن البيانات.
- الفئةأدوات بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي
- النشراستضافة ذاتية
- المنصاتmacOS، Linux، Windows
الميزات الأساسية لـ RLAMA
إنشاء وإدارة أنظمة RAG بتنسيقات مستندات متعددة
بناء وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين لمهام محددة
تنسيق فرق الوكلاء المتعددين لسير العمل التعاوني
معالجة محلية بنسبة 100% لتعزيز الخصوصية
يدعم نماذج OpenAI و Ollama
التوافق عبر الأنظمة الأساسية (macOS، Linux، Windows)
خادم HTTP API لتكامل التطبيقات
مُنشئ RAG مرئي لإنشاء RAG بدون كود
استراتيجيات تقسيم دلالية متقدمة
واجهات طرفية تفاعلية للتفاعل مع RAG والوكلاء
تشمل أدوات الوكيل البحث RAG وتنفيذ التعليمات البرمجية والبحث على الويب
يدعم سير العمل المتسلسل والمتوازي للوكلاء المتعددين
كيفية استخدام RLAMA؟
الإعداد: قم بتكوين النماذج المحلية وتحديد معلمات نظام RAG
بناء RAG: استخدم واجهة سطر الأوامر (CLI) أو المُنشئ المرئي لفهرسة المستندات
إنشاء الوكلاء: حدد الأدوار والأدوات لوكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين
تنسيق الفرق: اجمع الوكلاء في فرق تعاونية للمهام المعقدة
التكامل: استخدم HTTP API للتكامل مع التطبيقات
التشغيل: تفاعل مع أنظمة RAG والوكلاء عبر الطرفية أو API
حالات استخدام RLAMA
- الاستعلام عن المستندات
- قاعدة معارف خاصة
- مساعد بحث
- سير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي
- فرق إنشاء المحتوى
- سير عمل آلي
- تحليل الوثائق الفنية
- وكلاء تحليل البيانات
