Agentset
Agentset è una piattaforma RAG-as-a-service open source che aiuta gli sviluppatori a creare applicazioni di intelligenza artificiale pronte per la produzione con risposte affidabili, dotata di supporto multimodale, citazioni automatiche e capacità di integrazione senza interruzioni.
https://agentset.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Feb 9, 2026
Cos'è Agentset
Agentset è una soluzione infrastrutturale completa progettata per gli sviluppatori che creano applicazioni Retrieval-Augmented Generation (RAG) pronte per la produzione. Funge da sistema unificato che gestisce l'acquisizione di documenti, la ricerca vettoriale e per parole chiave, le pipeline agentiche e le interfacce di chat. A differenza dei sistemi RAG tradizionali che possono funzionare bene nelle demo ma faticano con le applicazioni del mondo reale, Agentset è specificamente progettato per funzionare in ambienti di produzione in cui sono coinvolti grandi set di documenti e utenti reali. La piattaforma supporta oltre 22 formati di file ed è compatibile con vari framework di intelligenza artificiale, rendendola una soluzione versatile per la creazione di funzionalità di ricerca e Q&A basate sull'intelligenza artificiale all'interno dei prodotti.
Caratteristiche principali di Agentset
Agentset è una piattaforma open-source per la creazione di applicazioni di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) pronte per la produzione che fornisce risposte affidabili basate sull'intelligenza artificiale. Offre funzionalità complete di elaborazione dei documenti, supportando oltre 22 formati di file, supporto multimodale per immagini/grafici/tabelle, citazioni automatiche delle fonti e ricerca ibrida con reranking. La piattaforma si integra con vari modelli di intelligenza artificiale e database vettoriali, fornendo al contempo opzioni di implementazione sia cloud che self-hosted, rendendo più facile per gli sviluppatori creare applicazioni di intelligenza artificiale accurate senza una vasta esperienza in RAG.
Elaborazione avanzata dei documenti: Supporta oltre 22 formati di file, inclusi PDF, immagini e tabelle, con funzionalità integrate di analisi, suddivisione in blocchi e incorporamento per una gestione completa dei documenti
Citazione e convalida automatica: Fornisce citazioni automatiche delle fonti e convalida delle risposte tramite funzionalità RAG agentiche, garantendo trasparenza e accuratezza delle risposte
Opzioni di integrazione flessibili: Offre supporto SDK per Python e JavaScript, compatibilità con più modelli di intelligenza artificiale (OpenAI, Google, Anthropic, ecc.) e vari database vettoriali
Infrastruttura pronta per la produzione: Include funzionalità integrate per il filtraggio dei metadati, il partizionamento, la ricerca ibrida con reranking e opzioni di implementazione sia cloud che self-hosted
Casi d'uso di Agentset
Strumenti di ricerca: Consente alle organizzazioni di creare strumenti di assistenza alla ricerca in grado di elaborare e analizzare grandi volumi di documenti fornendo al contempo risposte accurate e citate
Assistenza clienti: Crea bot di assistenza clienti intelligenti in grado di rispondere accuratamente alle domande in base alla documentazione aziendale e alle knowledge base
Sistemi di informazione medica: Supporta gli operatori sanitari con sistemi di recupero di informazioni affidabili e basati sulla ricerca che mantengono elevati standard di accuratezza
Analisi di documenti legali: Aiuta i professionisti legali a elaborare e analizzare grandi volumi di documenti legali con un recupero accurato delle informazioni e citazioni corrette delle fonti
Vantaggi
Open-source con opzioni sia cloud che self-hosted
Funzionalità pronte per la produzione pronte all'uso con tempi di configurazione minimi
Forte attenzione all'accuratezza e all'affidabilità con citazioni integrate
Supporto completo per più formati di file e modelli di intelligenza artificiale
Svantaggi
Richiede l'integrazione della chiave API per vari modelli di intelligenza artificiale
Potrebbe richiedere competenze tecniche per l'implementazione self-hosted
Come usare Agentset
Installa l'SDK di Agentset: Installa l'SDK di Agentset per JavaScript o Python a seconda della lingua preferita
Inizializza il client: Crea un'istanza del client Agentset fornendo la tua chiave API: const agentset = new Agentset({ apiKey: 'your_api_key_here' })
Crea uno spazio dei nomi: Crea uno spazio dei nomi per organizzare la tua knowledge base: const namespace = await agentset.namespaces.create({ name: 'My Knowledge Base' })
Acquisisci documenti: Carica documenti nel tuo spazio dei nomi utilizzando l'API di acquisizione. Supporta oltre 22 formati di file tra cui PDF, Word, HTML, ecc. Esempio: await namespace.ingestion.create({ payload: { type: 'FILE', fileUrl: 'url_to_file', fileName: 'document.pdf' }})
Configura i metadati (opzionale): Aggiungi metadati ai tuoi documenti per il filtraggio: config: { metadata: { key: 'value' }}
Imposta il recupero: Configura le impostazioni di recupero come i modelli di embedding e l'archiviazione vettoriale se desideri personalizzare dalle impostazioni predefinite
Implementa la ricerca/chat: Usa l'SDK per implementare la funzionalità di ricerca o chat nella tua applicazione interrogando la tua knowledge base
Abilita le citazioni: Le citazioni sono incluse automaticamente nelle risposte per fornire trasparenza della fonte
Distribuisci il server MCP (opzionale): Esegui il server MCP per connettere la tua knowledge base con applicazioni esterne: AGENTSET_API_KEY=your-api-key npx @agentset/mcp --ns your-namespace-id
Monitora e scala: Usa la dashboard per monitorare l'utilizzo, gestire i documenti e scalare la tua implementazione secondo necessità
FAQ di Agentset
Agentset è una piattaforma open-source per la creazione di applicazioni RAG (Retrieval-Augmented Generation) pronte per la produzione. Aiuta gli sviluppatori a creare app AI che forniscono risposte affidabili senza richiedere competenze RAG. La piattaforma è progettata per funzionare bene con utenti reali e set di documenti di grandi dimensioni, a differenza dei sistemi RAG solo dimostrativi.
Video di Agentset
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