Dabarqus ist ein Retrieval Augmented Generation (RAG)-Framework, das es Benutzern ermöglicht, private Daten in Echtzeit für Large Language Models (LLMs) bereitzustellen. Dieses Tool bietet REST APIs, SDKs und CLI-Tools, um Nutzern das einfache Speichern verschiedener Datenquellen (wie PDFs, E-Mails und Rohdaten) in einem semantischen Index, genannt „Memory Repository“ (Gedächtnisspeicher), zu ermöglichen. Dabarqus unterstützt LLM-artige Eingabeaufforderungen, sodass Benutzer auf einfache Weise mit dem Gedächtnisspeicher interagieren können, ohne spezielle Abfragen erstellen oder neue Abfragesprachen erlernen zu müssen. Darüber hinaus unterstützt Dabarqus die Erstellung und Verwendung mehrerer semantischer Indizes (Gedächtnisspeicher), sodass Daten nach Themen, Kategorien oder anderen Gruppierungskriterien organisiert werden können. Die Hintergrundinformationen zu Dabarqus zeigen, dass es darauf abzielt, die Integration privater Daten mit KI-Sprachmodellen zu vereinfachen und die Effizienz und Genauigkeit der Datenabfrage zu verbessern.