RLAMA: KI-Plattform für RAG & Agents

RLAMA

3.5 | 162 | 0
Typ:
Open-Source-Projekte
Letzte Aktualisierung:
2025/08/16
Beschreibung:
RLAMA: Eine KI-Plattform zum Erstellen von RAG-Systemen und intelligenten Agenten. Erstellen, implementieren und verwalten Sie KI-Lösungen mit lokalen Modellen.
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Übersicht von RLAMA

RLAMA: Die komplette KI-Plattform für RAG-Systeme und intelligente Agenten

Was ist RLAMA? RLAMA ist eine umfassende KI-Plattform, die für die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-gestützten Lösungen mit lokalen Modellen entwickelt wurde. Sie ermöglicht es Ihnen, alles von Dokument-F&A-Systemen bis hin zu autonomen Agenten-Crews zu erstellen.

RLAMA kombiniert Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme mit intelligenten Agenten, um verschiedene Aufgaben zu automatisieren, von der Dokumentenanalyse bis hin zur komplexen Multi-Agenten-Zusammenarbeit. Es verwendet 100 % lokale Verarbeitung, ohne dass Daten an externe Server gesendet werden, um maximale Privatsphäre zu gewährleisten.

Hauptmerkmale:

  • Komplette RAG-Lösung:
    • Unterstützt mehrere Dokumentformate (.txt, .md, .pdf usw.)
    • Erweiterte semantische Chunking-Strategien
    • Lokale Speicherung und Verarbeitung.
  • KI-Agenten und -Crews:
    • Mehrere Agentenrollen (Forscher, Autor, Programmierer, Analyst)
    • Agenten-Tools (RAG-Suche, Code-Ausführung, Websuche)
    • Kollaborative Workflows mit sequenziellen oder parallelen Schritten
  • Multi-Agenten-Orchestrierung:
    • Sequenzielle Workflows für schrittweise Prozesse
    • Parallele Ausführung für gleichzeitige Aufgabenverarbeitung
    • Hierarchische Delegation mit Manager-Agenten
  • Flexible Integration:
    • HTTP-API-Server für die Anwendungsintegration
    • Plattformübergreifende Unterstützung (macOS, Linux, Windows)
    • OpenAI-Modellunterstützung neben Ollama

So verwenden Sie RLAMA:

  1. Installieren Sie RLAMA:

    $ rlama --version
    RLAMA v0.1.29
    
  2. Erstellen Sie ein RAG-System:

    $ rlama rag llama3 Dokumentation ./docs
    Einbettungen erfolgreich generiert!
    RAG-System "Dokumentation" erfolgreich erstellt!
    
  3. Erstellen Sie einen KI-Agenten:

    $ rlama agent create Forscher --role="Datenanalyst"
    Agent "Forscher" mit RAG-Suchwerkzeugen erstellt!
    
  4. Erstellen Sie eine Crew:

    $ rlama crew create Forschungsteam Forscher Autor
    Crew "Forschungsteam" bereit für kollaborative Aufgaben!
    

Warum ist RLAMA wichtig?

RLAMA vereinfacht die Erstellung und Verwaltung komplexer KI-Workflows und bietet eine komplette Plattform sowohl für RAG-Systeme als auch für KI-Agenten. Es ist besonders wertvoll für:

  • Organisationen, die eine sichere, private, lokale KI-Verarbeitung benötigen
  • Forscher, die große Mengen an Dokumentation oder Daten abfragen müssen
  • Entwickler, die komplexe Aufgaben mit Multi-Agenten-Systemen automatisieren

RLAMA bietet einen visuellen RAG-Builder und eine intuitive CLI, sodass Benutzer ohne Programmierung einfach loslegen können. Mit den Funktionen von RLAMA können Sie das volle Potenzial der KI ausschöpfen und sicherstellen, dass Ihre Workflows effizient, sicher und auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

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