RLAMA

RLAMA: RAG 시스템 및 지능형 에이전트를 위한 완벽한 AI 플랫폼

RLAMA란 무엇입니까? RLAMA는 로컬 모델을 사용하여 AI 기반 솔루션을 구축, 배포 및 관리하도록 설계된 포괄적인 AI 플랫폼입니다. 문서 Q&A 시스템에서 자율 에이전트 크루에 이르기까지 모든 것을 구축할 수 있습니다.

RLAMA는 검색 증강 생성(RAG) 시스템과 지능형 에이전트를 결합하여 문서 분석에서 복잡한 다중 에이전트 협업에 이르기까지 다양한 작업을 자동화합니다. 최대한의 개인 정보 보호를 위해 외부 서버로 데이터를 보내지 않고 100% 로컬 처리를 사용합니다.

주요 기능:

• 완벽한 RAG 솔루션:
  • 다양한 문서 형식 지원(.txt, .md, .pdf 등)
  • 고급 의미론적 청크 전략
  • 로컬 스토리지 및 처리.
• AI 에이전트 및 크루:
  • 다양한 에이전트 역할(연구원, 작가, 코더, 분석가)
  • 에이전트 도구(RAG 검색, 코드 실행, 웹 검색)
  • 순차적 또는 병렬 단계가 있는 협업 워크플로
• 다중 에이전트 오케스트레이션:
  • 단계별 프로세스를 위한 순차적 워크플로
  • 동시 작업 처리를 위한 병렬 실행
  • 관리자 에이전트를 통한 계층적 위임
• 유연한 통합:
  • 애플리케이션 통합을 위한 HTTP API 서버
  • 크로스 플랫폼 지원(macOS, Linux, Windows)
  • Ollama와 함께 OpenAI 모델 지원

RLAMA 사용 방법:

1. RLAMA 설치:

   $ rlama --version
   RLAMA v0.1.29
   

2. RAG 시스템 만들기:

   $ rlama rag llama3 문서 ./docs
   임베딩이 성공적으로 생성되었습니다!
   RAG 시스템 "문서"가 성공적으로 생성되었습니다!
   

3. AI 에이전트 만들기:

   $ rlama agent create 연구원 --role="데이터 분석가"
   RAG 검색 도구를 사용하여 에이전트 "연구원"이 생성되었습니다!
   

4. 크루 만들기:

   $ rlama crew create 연구팀 연구원 작가
   크루 "연구팀"이 협업 작업을 수행할 준비가 되었습니다!
   

RLAMA가 중요한 이유:

RLAMA는 복잡한 AI 워크플로의 생성 및 관리를 단순화하여 RAG 시스템과 AI 에이전트 모두를 위한 완벽한 플랫폼을 제공합니다. 특히 다음에 유용합니다.

• 안전하고 개인적인 로컬 AI 처리가 필요한 조직
• 방대한 양의 문서나 데이터를 쿼리해야 하는 연구원
• 다중 에이전트 시스템으로 복잡한 작업을 자동화하는 개발자

RLAMA는 시각적 RAG 빌더와 직관적인 CLI를 제공하므로 사용자는 코딩 없이 쉽게 시작할 수 있습니다. RLAMA의 기능을 사용하면 AI의 잠재력을 최대한 활용하여 워크플로가 효율적이고 안전하며 필요에 맞게 조정되도록 할 수 있습니다.