Agentset
Agentset ist eine Open-Source-RAG-as-a-Service-Plattform, die Entwicklern hilft, produktionsreife KI-Anwendungen mit zuverlässigen Antworten zu erstellen, mit multimodaler Unterstützung, automatischen Zitaten und nahtlosen Integrationsfunktionen.
https://agentset.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Feb 9, 2026
Was ist Agentset
Agentset ist eine umfassende Infrastrukturlösung, die für Entwickler entwickelt wurde, die produktionsreife Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen erstellen. Es dient als einheitliches System, das Dokumentenaufnahme, Vektor- und Stichwortsuche, Agenten-Pipelines und Chat-Schnittstellen verarbeitet. Im Gegensatz zu herkömmlichen RAG-Systemen, die in Demos gut funktionieren, aber in realen Anwendungen Schwierigkeiten haben, ist Agentset speziell für den Einsatz in Produktionsumgebungen konzipiert, in denen grosse Dokumentensätze und tatsächliche Benutzer beteiligt sind. Die Plattform unterstützt über 22 Dateiformate und ist mit verschiedenen KI-Frameworks kompatibel, was sie zu einer vielseitigen Lösung für die Erstellung von KI-gestützten Such- und Frage-Antwort-Funktionen innerhalb von Produkten macht.
Hauptfunktionen von Agentset
Agentset ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen von produktionsreifen Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen, die zuverl\u00e4ssige KI-gest\u00fctzte Antworten liefert. Es bietet umfassende Dokumentenverarbeitungsfunktionen, die mehr als 22 Dateiformate unterst\u00fctzen, multimodale Unterst\u00fctzung f\u00fcr Bilder/Graphen/Tabellen, automatische Quellenangaben und hybride Suche mit Neuordnung. Die Plattform l\u00e4sst sich in verschiedene KI-Modelle und Vektordatenbanken integrieren und bietet sowohl Cloud- als auch Self-Hosted-Bereitstellungsoptionen, wodurch es Entwicklern erleichtert wird, genaue KI-Anwendungen ohne umfassende RAG-Expertise zu erstellen.
Erweiterte Dokumentenverarbeitung: Unterst\u00fctzt mehr als 22 Dateiformate, einschlie\u00dflich PDFs, Bilder und Tabellen, mit integrierten Parsing-, Chunking- und Embedding-Funktionen f\u00fcr eine umfassende Dokumentenverarbeitung
Automatische Zitation & Validierung: Bietet automatische Quellenangaben und Antwortvalidierung durch agentische RAG-Funktionen, wodurch Transparenz und Genauigkeit der Antworten gew\u00e4hrleistet werden
Flexible Integrationsm\u00f6glichkeiten: Bietet SDK-Unterst\u00fctzung f\u00fcr Python und JavaScript, Kompatibilit\u00e4t mit mehreren KI-Modellen (OpenAI, Google, Anthropic usw.) und verschiedenen Vektordatenbanken
Produktionsreife Infrastruktur: Enth\u00e4lt integrierte Funktionen f\u00fcr Metadatenfilterung, Partitionierung, hybride Suche mit Neuordnung sowie Cloud- und Self-Hosted-Bereitstellungsoptionen
Anwendungsfälle von Agentset
Recherche-Tools: Erm\u00f6glichen Sie Organisationen, Recherche-Assistenz-Tools zu erstellen, die gro\u00dfe Mengen an Dokumenten verarbeiten und analysieren und gleichzeitig genaue, zitierte Antworten liefern k\u00f6nnen
Kundensupport: Erstellen Sie intelligente Kundensupport-Bots, die Anfragen anhand von Firmendokumentationen und Wissensdatenbanken pr\u00e4zise beantworten k\u00f6nnen
Medizinische Informationssysteme: Unterst\u00fctzen Sie Gesundheitsdienstleister mit zuverl\u00e4ssigen, forschungsbasierten Informationsabrufsystemen, die hohe Genauigkeitsstandards einhalten
Analyse juristischer Dokumente: Helfen Sie Juristen bei der Verarbeitung und Analyse gro\u00dfer Mengen juristischer Dokumente mit pr\u00e4zisem Informationsabruf und korrekten Quellenangaben
Vorteile
Open-Source mit Cloud- und Self-Hosted-Optionen
Produktionsreife Funktionen sofort einsatzbereit mit minimaler Einrichtungszeit
Starker Fokus auf Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit mit integrierten Zitaten
Umfassende Unterst\u00fctzung f\u00fcr mehrere Dateiformate und KI-Modelle
Nachteile
Erfordert API-Key-Integration f\u00fcr verschiedene KI-Modelle
Erfordert m\u00f6glicherweise technisches Fachwissen f\u00fcr die Self-Hosted-Bereitstellung
Wie verwendet man Agentset
Agentset SDK installieren: Installieren Sie das Agentset SDK entweder für JavaScript oder Python, je nach Ihrer bevorzugten Sprache
Client initialisieren: Erstellen Sie eine Agentset-Client-Instanz, indem Sie Ihren API-Schlüssel angeben: const agentset = new Agentset({ apiKey: \'your_api_key_here\' })
Namespace erstellen: Erstellen Sie einen Namespace, um Ihre Wissensdatenbank zu organisieren: const namespace = await agentset.namespaces.create({ name: \'Meine Wissensdatenbank\' })
Dokumente aufnehmen: Laden Sie Dokumente mithilfe der Ingestion API in Ihren Namespace hoch. Unterstützt über 22 Dateiformate, darunter PDF, Word, HTML usw. Beispiel: await namespace.ingestion.create({ payload: { type: \'FILE\', fileUrl: \'url_to_file\', fileName: \'document.pdf\' }})
Metadaten konfigurieren (optional): Fügen Sie Ihren Dokumenten Metadaten zur Filterung hinzu: config: { metadata: { key: \'value\' }}
Abruf einrichten: Konfigurieren Sie Abrufeinstellungen wie Einbettungsmodelle und Vektorspeicher, wenn Sie die Standardeinstellungen anpassen möchten
Suche/Chat implementieren: Verwenden Sie das SDK, um Such- oder Chatfunktionen in Ihrer Anwendung zu implementieren, indem Sie Ihre Wissensdatenbank abfragen
Zitate aktivieren: Zitate werden automatisch in Antworten aufgenommen, um die Quellentransparenz zu gewährleisten
MCP-Server bereitstellen (optional): Führen Sie den MCP-Server aus, um Ihre Wissensdatenbank mit externen Anwendungen zu verbinden: AGENTSET_API_KEY=your-api-key npx @agentset/mcp --ns your-namespace-id
Überwachen und skalieren: Verwenden Sie das Dashboard, um die Nutzung zu überwachen, Dokumente zu verwalten und Ihre Implementierung nach Bedarf zu skalieren
Agentset FAQs
Agentset ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen von produktionsreifen RAG-Anwendungen (Retrieval-Augmented Generation). Sie hilft Entwicklern, KI-Apps zu erstellen, die zuverlässige Antworten liefern, ohne dass RAG-Expertise erforderlich ist. Die Plattform ist so konzipiert, dass sie gut mit echten Benutzern und großen Dokumentensätzen funktioniert, im Gegensatz zu reinen Demo-RAG-Systemen.
Agentset Video
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