Er zijn open-source Python-projecten die veel van de functionaliteiten bieden die je voor je Contextuele Kennisbank Applicatie (CKBA) nodig hebt. Deze projecten kunnen dienen als basis, zodat je minimale extra code hoeft te schrijven. Hier zijn enkele aanbevelingen:
1. RAGFlow
RAGFlow is een open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine gebaseerd op diepgaande documentbegrip. Het biedt een gestroomlijnde RAG-workflow voor bedrijven van elke omvang en combineert grote taalmodellen (LLM’s) om waarheidsgetrouwe vraag-antwoordsystemen te bieden, ondersteund door goed onderbouwde citaties uit diverse complex geformatteerde data.
Belangrijkste kenmerken:
- Diepgaand documentbegrip voor kennisextractie uit ongestructureerde data.
- Ondersteuning voor verschillende bestandsformaten zoals Word, PDF, en webpagina’s.
- Automatisering van de RAG-workflow met configureerbare LLM’s en embedding-modellen.
Relevante fasen in het stappenplan:
- Fase 2: AI-Integratie & Retrieval: Integratie van RAGFlow voor geavanceerde documentverwerking en vraag-antwoordsystemen.
- Fase 4: Abstractielaag uitbreiden & Multi-LLM ondersteuning: Gebruikmaken van RAGFlow’s ondersteuning voor verschillende LLM’s.
2. Casibase
Casibase is een open-source AI-kennisdatabase vergelijkbaar met LangChain, gericht op Retrieval-Augmented Generation (RAG). Het biedt een webinterface en enterprise Single Sign-On (SSO), en ondersteunt diverse modellen zoals OpenAI, LLaMA, en HuggingFace.
Belangrijkste kenmerken:
- Webgebaseerde gebruikersinterface voor interactie met de kennisdatabase.
- Ondersteuning voor meerdere taalmodellen en embedding-modellen.
- Enterprise-functies zoals SSO voor beveiligde toegang.
Casibase is een open-source AI-kennisdatabase die ondersteuning biedt voor verschillende documentformaten, waaronder .txt, .md, .docx en .pdf, met intelligente parsing. Dit betekent dat je diverse typen documenten kunt uploaden en bevragen binnen Casibase. Echter, voor directe integratie met CRM– en ERP-databases biedt Casibase géén ingebouwde functionaliteit.
Opmerking: LangChain is een framework dat het bouwen van toepassingen met grote taalmodellen (LLM’s) vergemakkelijkt. Het biedt een gestandaardiseerde manier om met verschillende LLM’s te werken en kan helpen bij het creëren van een abstractielaag voor je applicatie. Hoewel LangChain krachtige tools biedt voor natuurlijke taalverwerking en het bouwen van AI-gedreven applicaties, heeft het ook geen ingebouwde functionaliteiten voor directe integratie met specifieke CRM– of ERP-databases.
Om gegevens uit deze systemen te integreren, zou je aanvullende stappen moeten ondernemen, zoals:
- Data-export en -import: Exporteer gegevens uit je CRM- of ERP-systeem naar een compatibel formaat (bijv.
.csvof.json) en importeer deze vervolgens in Casibase. - Middleware-oplossingen: Ontwikkel of implementeer middleware die de communicatie tussen Casibase en je bedrijfsdatabases faciliteert.
- API-integraties: Als je CRM- of ERP-systeem API-toegang biedt, kun je custom integraties ontwikkelen om real-time data-uitwisseling mogelijk te maken.
Relevante fasen in het stappenplan:
- Fase 2: AI-Integratie & Retrieval: Implementatie van Casibase voor documentopslag en opvraging.
- Fase 4: Abstractielaag uitbreiden & Multi-LLM ondersteuning: Gebruikmaken van Casibase’s ondersteuning voor diverse LLM’s.
3. Archivy
Archivy is een zelf-hostbare kennisrepository die je in staat stelt informatie op te slaan en te beheren in je eigen persoonlijke en uitbreidbare wiki.
Belangrijkste kenmerken:
- Zelf-hostbare oplossing voor persoonlijke kennisbeheer.
- Ondersteuning voor notities en documentopslag.
- Uitbreidbaar met plugins en integraties.
Relevante fasen in het stappenplan:
- Fase 1: Basisstructuur & Containerization: Gebruik Archivy als basis voor de kennisrepository.
- Fase 2: AI-Integratie & Retrieval: Integratie van AI-modellen voor verbeterde zoekfunctionaliteit.
Aanbeveling
Hoewel geen enkel project mogelijk exact aan al je specifieke eisen voldoet, kunnen deze platforms dienen als solide basis voor je CKBA. Je kunt deze projecten forken en aanpassen aan je specifieke behoeften, waardoor je de ontwikkeltijd minimaliseert en profiteert van bestaande functionaliteiten.