RLAMA
Qu'est-ce que RLAMA ?
RLAMA est un outil puissant d'assistance locale conçu pour répondre aux questions sur des documents en utilisant des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG). Il se connecte aux modèles locaux d'Ollama pour indexer et traiter efficacement les documents. Les utilisateurs peuvent créer, gérer et interagir avec leurs bases de connaissances documentaires de manière sécurisée sur leurs machines locales.
Comment utiliser RLAMA ?
Pour utiliser RLAMA, indexez d'abord votre dossier de documents en utilisant une commande comme 'rlama rag [modèle] [nom-rag] [chemin-du-dossier]'. Ensuite, démarrez une session interactive avec 'rlama run [nom-rag]' pour interroger vos documents.
Fonctionnalités de base de RLAMA
Indexation des documents pour une récupération intelligente
Support multi-format (texte, code, PDF, DOCX)
Sessions de requête interactives
Traitement local avec confidentialité
Les cas d'utilisation de RLAMA
Interroger la documentation et les manuels de projets
Étudier des articles de recherche et des manuels scolaires
Créer des bases de connaissances sécurisées pour des documents sensibles
FAQ de RLAMA
Quels formats de documents RLAMA prend-il en charge ?
Mes données sont-elles sécurisées lors de l'utilisation de RLAMA ?
Société RLAMA
RLAMA Nom de l'entreprise : RLAMA .
RLAMA Twitter
Lien de Twitter RLAMA : https://x.com/LeDonTizi
RLAMA Github
Lien de Github RLAMA : https://github.com/dontizi/rlama
RLAMA Avis (0)
Analyse de RLAMA
RLAMA Analyse du trafic du site Web
Trafic géographique
Top 4 Régions
RLAMA Lancer les intégrations
Utilisez les badges de site web pour obtenir le soutien de votre communauté lors du lancement de Toolify. Ils sont faciles à intégrer à votre page d'accueil ou à votre pied de page.
Alternative à RLAMA
40.68%
Écoute des médias sociaux
RLAMA Playground
Introducing rlama Playground: Build Local AI Solutions in Minutes! In today's demo, I'll guide you through rlama Playground, a groundbreaking tool that simplifies the complexity of AI optimization into a clean, user-friendly interface. In less than two minutes, you'll see how easy it is to create your very own fully-local Retrieval-Augmented Generation (RAG) system directly from your website content—no cloud required! We'll cover: - Naming your first local RAG project - Selecting powerful AI models from Hugging Face and Ollama (featuring Google’s latest gemma3 model!) - Easily configuring your website as a data source - Customizing chunking and reranking settings, with built-in guidelines to optimize performance - Launching your entire AI solution instantly with a single generated command line After setup, we'll immediately test our solution by asking it directly: "What features does rlama Pro have?" Join thousands of developers and users who rely on rlama every day for creating secure, local, and tailored AI solutions—faster and easier than ever before. Website: rlama.dev #AI #LocalAI #RAG #OpenSource #rlama #ArtificialIntelligence #DeveloperTools
Integrating Snowflake Data for RAG Processing with rlama
Exciting Update! 🎉 We’ve successfully integrated RLAMA with Snowflake! This powerful combination allows users to seamlessly retrieve and manage data from Snowflake, either by adding it to existing RAGs or creating new ones with Snowflake-stored data. This enhances flexibility in managing RAGs alongside other sources, enabling seamless integration of documentation from various platforms and improving Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Stay tuned for more updates! 🚀 repo: github.com/dontizi/rlama website: rlama.dev
Introducing Rlama Chat an AI-powered assistant designed to help you with your RAG implementations
🚀 Exciting Update! 🚀 Our documentation, including all available commands and detailed examples, is now live on our website! 📖✨ But that’s not all—we’ve also introduced Rlama Chat, an AI-powered assistant designed to help you with your RAG implementations. Whether you have questions, need guidance, or are brainstorming new RAG use cases, Rlama Chat is here to support your projects. 💡 Have an idea for a specific RAG? Let’s build it together! Check out the docs and start exploring today! rlama.dev/documentation