
Agentset
Agentset 是一个开源的 RAG 即服务平台,可帮助开发者构建具有可靠答案的生产就绪 AI 应用程序,具有多模式支持、自动引用和无缝集成功能。
https://agentset.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure

产品信息
更新于:2026年02月09日
什么是 Agentset
Agentset 是一个全面的基础设施解决方案,专为构建生产就绪的检索增强生成 (RAG) 应用程序的开发者而设计。它作为一个统一的系统,处理文档摄取、向量和关键字搜索、代理管道和聊天界面。与传统的 RAG 系统可能在演示中表现良好,但在实际应用中却步履蹒跚不同,Agentset 经过专门设计,可在涉及大型文档集和实际用户的生产环境中运行。该平台支持超过 22 种文件格式,并且与各种 AI 框架兼容,使其成为在产品中构建 AI 驱动的搜索和问答功能的通用解决方案。
Agentset 的主要功能
Agentset是一个开源平台,用于构建生产就绪的检索增强生成(RAG)应用程序,提供可靠的AI驱动的答案。它提供全面的文档处理能力,支持22+种文件格式,多模态支持图像/图表/表格,自动来源引用,以及带有重新排序的混合搜索。该平台与各种AI模型和向量数据库集成,同时提供云和自托管部署选项,使开发人员可以更轻松地构建准确的AI应用程序,而无需广泛的RAG专业知识。
高级文档处理: 支持22+种文件格式,包括PDF、图像和表格,具有内置的解析、分块和嵌入功能,可实现全面的文档处理
自动引用和验证: 通过代理RAG功能提供自动来源引用和答案验证,确保响应的透明度和准确性
灵活的集成选项: 提供对Python和JavaScript的SDK支持,与多种AI模型(OpenAI、Google、Anthropic等)和各种向量数据库兼容
生产就绪的基础设施: 包括用于元数据过滤、分区、带有重新排序的混合搜索以及云和自托管部署选项的内置功能
Agentset 的使用场景
研究工具: 使组织能够构建研究辅助工具,可以处理和分析大量文档,同时提供准确、引用的答案
客户支持: 创建智能客户支持机器人,可以根据公司文档和知识库准确回答查询
医疗信息系统: 通过可靠的、基于研究的信息检索系统为医疗保健提供者提供支持,该系统保持高精度标准
法律文件分析: 帮助法律专业人士处理和分析大量法律文件,提供准确的信息检索和正确的来源引用
优点
开源,具有云和自托管选项
开箱即用的生产就绪功能,设置时间最短
非常注重准确性和可靠性,具有内置引用
全面支持多种文件格式和AI模型
缺点
需要为各种AI模型集成API密钥
自托管部署可能需要技术专业知识
如何使用 Agentset
安装 Agentset SDK: 根据您喜欢的语言,安装 JavaScript 或 Python 的 Agentset SDK
初始化客户端: 通过提供您的 API 密钥来创建 Agentset 客户端实例:const agentset = new Agentset({ apiKey: \'your_api_key_here\' })
创建命名空间: 创建一个命名空间来组织您的知识库:const namespace = await agentset.namespaces.create({ name: \'My Knowledge Base\' })
摄取文档: 使用摄取 API 将文档上传到您的命名空间。支持 22 种以上的文件格式,包括 PDF、Word、HTML 等。示例:await namespace.ingestion.create({ payload: { type: \'FILE\', fileUrl: \'url_to_file\', fileName: \'document.pdf\' }})
配置元数据(可选): 将元数据添加到您的文档以进行过滤:config: { metadata: { key: \'value\' }}
设置检索: 如果您想从默认值进行自定义,请配置检索设置,如嵌入模型和向量存储
实施搜索/聊天: 通过查询您的知识库,使用 SDK 在您的应用程序中实施搜索或聊天功能
启用引用: 引用会自动包含在响应中,以提供来源透明度
部署 MCP 服务器(可选): 运行 MCP 服务器以将您的知识库与外部应用程序连接:AGENTSET_API_KEY=your-api-key npx @agentset/mcp --ns your-namespace-id
监控和扩展: 使用仪表板监控使用情况、管理文档并根据需要扩展您的实施
Agentset 常见问题
Agentset是一个开源平台,用于构建可用于生产的RAG(检索增强生成)应用程序。它可以帮助开发人员构建AI应用程序,提供可靠的答案,而无需RAG专业知识。该平台旨在与真实用户和大型文档集良好配合使用,这与仅用于演示的RAG系统不同。











