- GraphRAG open source (grafo de conhecimento) construído sobre TiDB Vector, LlamaIndex e DSPy
- Página de busca conversacional no estilo Perplexity: inclui um crawler avançado de sites, facilitando a navegação por sites oficiais e de documentação, além de simplificar o processo de busca por meio da raspagem de URLs de sitemap
- Recursos de edição do grafo de conhecimento: permite adicionar informações ou corrigir conteúdos imprecisos, melhorando a experiência de busca e fornecendo informações atualizadas
- Snippet JavaScript incorporável: basta copiar um snippet simples de código JavaScript para integrar facilmente uma caixa de busca conversacional ao site. Ela fica posicionada no canto inferior direito do site e fornece respostas imediatas a perguntas relacionadas ao produto
- Pode ser implantado com Docker Compose (requer 4 núcleos de CPU e 8 GB de RAM)
Stack técnica
- TiDB: banco de dados que armazena histórico de chat, vetores, JSON e dados analíticos
- LlamaIndex: framework de RAG
- DSPy: framework para programação
- Next.js: framework
- shadcn/ui: design
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