Wingman RagDoll

Wingman RagDoll beschleunigt die Entwicklung intelligenter Assistenzsysteme, indem es Rapid Prototypingfür LLM-basierte Lösungen so einfach macht wie nie zuvor. Die Plattform ermöglicht es, innerhalb von Minuten auszuprobieren, wie unterschiedliche Sprachmodelle – lokal oder aus der Cloud – mit Ihren eigenen Testdokumenten interagieren. Ob freier Wissensgraph oder vordefinierte Ontologie: Wingman RagDoll unterstützt beide Wege und gibtIhnen maximale Flexibilität beim Strukturieren Ihres Wissens. So testen Sie mühelos, wie sichunterschiedliche Wissensrepräsentationen auf die Qualität Ihrer Assistenten auswirken.

Vielfältige Retriever-Optionen machen die Evaluierung besonders präzise:

•  Reicht eine reine Vektor-RAG?
•  Profitieren Sie von einem zusätzlichen Volltext-Retriever?
•  Wie stark verbessert ein Wissensgraph die Anfragequalität?

Wingman RagDoll liefert Ihnen klare Antworten – schnell, transparent und praxisnah. Ideal für Teams, diemodernste KI-Assistenten entwickeln und dabei Zeit, Kosten und Komplexität reduzieren wollen.
 

Funktionen

Im integrierten Chat-Interface können Sie Ihr Setup direkt testen – mit verschiedenen Retrieval-Konfigurationen, die realistische Anwendungsfälle abbilden:

• RAG mit Wissensgraph
• RAG mit Vektordatenbank
• RAG mit Vektordatenbank plus Volltextindex
• RAG kombiniert: Wissensgraph + Vektoren + Volltext

So finden Sie schnell heraus, welche Kombination für Ihre Daten und Ihren Use Case die beste Performanceliefert.
 

Breite Modellunterstützung – Cloud oder komplett lokal

Wingman RagDoll unterstützt führende LLM-Anbieter:

• OpenAI
• Azure OpenAI
• Ollama (lokale Modelle)

Sind lokale Modelle verfügbar, läuft die gesamte Anwendung vollständig lokal – ideal für sensible Daten,geschützte Umgebungen oder On-Premise-Deployments. Wenn lokal gehostete Modelle zur Verfügung stehen, läuft die Anwendung komplett lokal.
 

Nutzen

Warum Wingman RagDoll?

Lightning-fast Prototyping komplexer LLM-Assistenten

• Flexibilität durch freie oder schema-basierte Wissensgraph-Erstellung
• Realistische Retrieval-Evaluierung in Sekunden
• Einfache Bedienung, tiefgehende Kontrolle
• Optimal für Forschung, Produktteams und Unternehmen, die KI-Assistenten sicher und effiziententwickeln wollen