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AutoRAG

Agentische RAG-Plattform, die Retrieval-Pipelines automatisch optimiert, damit Ihr KI-Agent alles in Ihren Dokumenten finden kann.

★ 4,963 GitHub MIT ragagentic-ragretrievalknowledge-baseoptimizationpython RAG & Wissen

Überblick

AutoRAG ist eine Open-Source-RAG-Plattform (Retrieval-Augmented Generation), die über die einfache Beantwortung von Fragen hinausgeht. Sie unterstützt fortschrittliche RAG-Techniken – einschließlich multimodalem RAG, Websuche und agentischem RAG – und optimiert Ihre Retrieval-Pipeline automatisch durch datengestützte Evaluierung. Sie definieren die Bewertungsmetriken, und AutoRAG testet Hunderte von Pipeline-Kombinationen, um die beste für Ihre Daten zu finden. Je öfter Sie es verwenden, desto intelligenter wird es, was es zu einer praktischen Wahl für Teams macht, die produktionsreifes RAG suchen, ohne jede Komponente manuell abstimmen zu müssen.

Anforderungen

Min vCPU
2
Min RAM
4096 MB
Min Disk
10 GB
Rec vCPU
4
Rec RAM
8192 MB
Rec Disk
20 GB

Empfohlener VPS

Hostinger · KVM 4

4 vCPU · 16384 MB · 200 GB

$11.99
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Hostinger · KVM 4

4 vCPU · 16384 MB · 200 GB

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Hostinger · KVM 8

8 vCPU · 32256 MB · 400 GB

$20.00
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Affiliate-Hinweis

Docker Compose

# Generated by Run This Ai — docker-compose.yml
services:
  autorag:
    image: autoraghq/autorag:latest
    restart: unless-stopped
    ports:
      - 8080:8080
    volumes:
      - ./data/autorag:/data

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