Risposte affidabili, ancorate alle tue fonti
Gli LLM generici rischiano di "inventare" risposte. LML Rag risolve il problema ancorando ogni risposta a una knowledge base controllata: documenti e contenuti web vengono indicizzati, recuperati per similarità semantica e usati come contesto, con confidence scoring e tracciabilità delle fonti.
Capacità del motore
- Pipeline di document processing (PDF, DOCX, TXT)
- Web scraping configurabile con deduplicazione
- Embeddings e vector database
- Retrieval semantico
- Intent classification ed entity extraction
- Confidence scoring
- Astrazione indipendente dal provider LLM
Dettagli del progetto
Settore
Prodotti software / AI infrastrutturale
Ambito
Motore RAG riutilizzabile
Fonti supportate
Documenti + contenuti web
Caratteristica
Multi-provider LLM
Uso
Base per chatbot e assistenti verticali
Settori e categorie
Artificial IntelligenceSaaSSviluppo SoftwareData Analytics
Tecnologie utilizzate
RAGVector DatabaseEmbeddingsLLM (multi-provider)Web scrapingSemantic search
Vantaggi
Risposte tracciabili e ancorate alle fonti, con riduzione delle allucinazioni rispetto agli LLM generici.