RAG y conocimiento
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Ver la guía →Procesos RAG, bases de conocimiento y chat con tus documentos.
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RAG — generación aumentada por recuperación — es la forma de chatear con tus propios documentos en lugar de con la memoria del modelo. Estas herramientas ingieren PDF, notas, códigos base y sitios web, los indexan y responden preguntas con citas al material original.
La categoría incluye aplicaciones completas de chat con documentos, marcos para construir tu propio sistema de recuperación y servidores de conocimiento pensados para trabajar detrás de otras herramientas. La calidad vive en los pasos menos glamurosos: cómo se dividen, se incrustan y se reordenan los documentos antes de que el modelo los vea.
Esta página reúne 99 proyectos de RAG y conocimiento de código abierto seleccionados por LibreAI: Procesos RAG, bases de conocimiento y chat con tus documentos. Cada uno está verificado en GitHub y tiene su propia página guía con una descripción, pasos de instalación, casos de uso y preguntas frecuentes.
Sí. Toda herramienta aquí es de código abierto y gratuita para descargar y usar bajo su propia licencia: la mayoría usa MIT, Apache-2.0 o GPL-3.0, y cualquier licencia personalizada de código disponible está señalada en la página de la herramienta. Comprueba el archivo LICENSE antes de un uso comercial.
No. LibreAI publica solo guías; desde este sitio no se sirve ninguna descarga. Toda instalación procede del repositorio oficial de GitHub del proyecto.
Abre la guía de la herramienta y sigue su sección «Ejecútalo tú mismo» — los pasos proceden de la documentación del propio proyecto — o usa el botón «Ver en GitHub» para ir directamente al repositorio oficial.
Cada proyecto se verifica en directo a través de la API de GitHub — estrellas, bifurcaciones, licencia y actividad reciente — y se lista solo si tiene impulso real y una comunidad activa.
Normalmente PDF, documentos de oficina, archivos Markdown y de texto, páginas web y, en las herramientas para desarrolladores, códigos base completos. Los escaneos desordenados y las tablas complejas son el punto débil en todas partes: los documentos fuente limpios dan respuestas notablemente mejores.
La recuperación, no el modelo de lenguaje, suele ser la culpable: la división en fragmentos partió la respuesta entre piezas, o la incrustación coincidió con un pasaje parecido pero incorrecto. Los marcos de esta categoría exponen esos ajustes; las aplicaciones los ocultan, aunque pueden venir bien afinadas por defecto.