Что такое Agentset?

Agentset — это инструментарий для разработчиков, созданный для упрощения разработки готовых к промышленному использованию AI-приложений, в частности для чатов и поиска с использованием Retrieval-Augmented Generation (RAG). Платформа решает распространенную проблему, когда RAG-системы хорошо работают в демо-режиме, но дают сбои в реальных условиях с большими наборами данных и реальными пользователями. Agentset предоставляет полную, оптимизированную инфраструктуру «из коробки», позволяя разработчикам внедрять интеллектуальные функции вопрос-ответ и поиска без необходимости глубоких знаний в построении RAG-пайплайнов, обработке документов или их обслуживании. Ее основная ценность заключается в предоставлении последовательных, точных ответов с цитированием источников из разнообразных данных, что позволяет командам уверенно и быстро выпускать надежные AI-функции.

Основные возможности

1. Точные ответы: Обеспечивает высокоточные ответы на основе собственных данных, достигая отраслевых стандартов для сложных запросов.

2. Мультимодальная поддержка: Нативно обрабатывает изображения, графики, таблицы и текст в документах для комплексного извлечения знаний.

3. Автоматическое цитирование: Генерирует ссылки на источники для всех ответов, позволяя пользователям проверять происхождение информации.

4. Фильтрация по метаданным: Позволяет получать ответы на основе определенных подмножеств данных с использованием настраиваемых фильтров.

5. Поддержка множества форматов файлов: Работает с более чем 22 типами файлов, включая PDF, DOCX, изображения и презентации, для удобного импорта данных.

6. Удобные SDK для разработчиков: Предлагает JavaScript и Python SDK для простой интеграции и загрузки данных.

7. Независимость от моделей: Совместима с различными LLM, моделями эмбеддингов и векторными базами данных, такими как OpenAI, Anthropic, Pinecone и Qdrant.

8. Ссылки для предварительного просмотра: Предоставляет настраиваемые чат-интерфейсы для быстрого сбора внешних отзывов.

9. Интеграция с MCP-сервером: Облегчает подключение баз знаний к внешним приложениям через Model Context Protocol.

Примеры использования

1. Создание интеллектуальных чат-ботов для поддержки клиентов, которые отвечают на вопросы на основе документации компании.

2. Разработка внутренних инструментов поиска знаний для сотрудников, чтобы находить информацию в руководствах, отчетах и презентациях.

3. Создание образовательных платформ, где студенты могут задавать вопросы и получать ответы из материалов курса.

4. Внедрение исследовательских ассистентов, которые анализируют и цитируют информацию из научных статей и наборов данных.

5. Обеспечение поискового функционала в SaaS-продуктах, требующих запросов к загруженным пользователями документам, изображениям и таблицам.

6. Улучшение медицинских или юридических приложений, где критически важны точные, снабженные источниками ответы из сложных документов.

Поддерживаемые языки

1. Интерфейс платформы и основная документация представлены на английском языке.

2. Платформа поддерживает обработку и запросы к документам на нескольких языках через совместимые LLM и модели эмбеддингов, хотя конкретный список языков на сайте не детализирован.

Тарифные планы

1. Бесплатный тариф: 0 USD навсегда. Включает 1000 страниц, 10000 запросов на извлечение и поддержку сообщества. Не включает коннекторы и кастомные интеграции.

2. Pro тариф: 49 USD в месяц. Включает 10000 страниц, 0.01 USD за дополнительную страницу, 100 USD за коннектор, неограниченное количество запросов на извлечение и поддержку по email.

3. Enterprise тариф: Индивидуальное ценообразование. Включает неограниченное количество страниц и запросов, развертывание on-premise или BYOC, отчеты SOC 2/HIPAA/GDPR, единый вход и выделенную инженерную поддержку.

Часто задаваемые вопросы

1. В: Что такое Agentset?

О: Agentset — это инфраструктура для разработчиков, создающих готовые к промышленному использованию RAG-приложения, обеспечивающая поиск и вопросы-ответы внутри их продуктов.

2. В: Для кого предназначен Agentset?

О: Он предназначен для разработчиков и команд, создающих AI-чат и поисковые функции, которые хотят получать надежные, масштабируемые ответы без построения RAG-пайплайнов с нуля.

3. В: Могут ли крупные предприятия использовать Agentset?

О: Да, тариф Enterprise предлагает индивидуальные решения, отчеты о соответствии и выделенную поддержку для крупных организаций.

4. В: Является ли Agentset фреймворком, таким как LangChain или LlamaIndex?

О: Нет, это полноценный управляемый сервис инфраструктуры, а не фреймворк, предназначенный для промышленного развертывания.

5. В: Может ли Agentset работать с моим существующим стеком и инфраструктурой?

О: Да, он не зависит от моделей и интегрируется с различными LLM, векторными базами данных и через SDK для гибкой совместимости.

6. В: Почему бы не построить это самостоятельно или внутри компании?

О: Создание и поддержка промышленной RAG-системы требует значительного времени и экспертизы; Agentset предоставляет оптимизиров