RLAMA có gửi tài liệu của tôi đi đâu không?

Không. Việc lập chỉ mục, lưu vector và truy hồi đều diễn ra trên máy bạn. Chỉ có kết nối mạng khi bạn chủ động cấu hình nhà cung cấp đám mây như OpenAI.

RLAMA dùng được những mô hình nào?

Ưu tiên mô hình Ollama cục bộ, tài liệu dự án cũng nêu hỗ trợ mô hình OpenAI và Hugging Face.

RLAMA còn được bảo trì không?

Trang web cho biết phát triển tạm dừng vì nhóm duy trì cần tập trung cho công việc và việc học, kèm dự định tiếp tục. CLI và tài liệu đã phát hành vẫn dùng được.

Có dùng được mà không cần dòng lệnh không?

Có. Trình tạo RAG trực quan cho phép cấu hình trên trình duyệt và sao chép lệnh tương ứng.

Lưu lượng hàng tháng và xu hướng tăng trưởng của RLAMA là gì?

Hiện RLAMA nhận được 0 lượt truy cập hàng tháng, với mức thay đổi lưu lượng so với tháng trước là -1,31 N (tốc độ tăng trưởng -100%). Thị trường nguồn chính của nó là Toàn cầu (thị phần —), bao gồm 0 lượt truy cập trực tiếp/tháng và — lượt truy cập từ tìm kiếm tự nhiên/tháng.

RLAMA có miễn phí không? Mô hình giá của nó là gì?

RLAMA hoạt động theo mô hình giá Freemium. Miễn phí và mã nguồn mở, cài từ trang dự án; trang chủ cũng công bố gói tùy chọn RLAMA-Pro. Chi phí suy luận phụ thuộc môi trường Ollama cục bộ hoặc thông tin API OpenAI/Hugging Face của bạn, do các nhà cung cấp đó tính phí. Các nền tảng thanh toán và đặt hàng được hỗ trợ bao gồm: chưa được liệt kê.

RLAMA — Lưu lượng (0/tháng), Giá, API & Giải pháp thay thế

Đang tải…

Giới thiệu về RLAMA

Pipeline RAG cục bộ

Lập chỉ mục thư mục chứa .txt, .md, .html, .pdf và nhiều định dạng khác thành hệ thống RAG có thể truy vấn, với chiến lược chia nhỏ tùy chỉnh và xử lý hoàn toàn trên máy.

AI agent có công cụ

Tạo agent theo vai trò — nghiên cứu, viết, lập trình, phân tích — và trang bị khả năng truy hồi RAG, tìm kiếm web hoặc chạy mã.

Đội multi-agent

Gom nhiều agent thành đội phối hợp qua quy trình tuần tự, song song hoặc phân cấp cho các tác vụ tự động hóa nhiều bước.

Trình tạo RAG trực quan

Cấu hình mô hình, nguồn dữ liệu, loại trừ và chia nhỏ trên trình duyệt, để RLAMA sinh lệnh CLI tương ứng.

Tự động hóa và tích hợp

Theo dõi thư mục để nhận tài liệu mới, đồng bộ tăng dần và đưa bất kỳ RAG hay agent ra ngoài qua máy chủ HTTP API tích hợp.

RLAMA khởi đầu là công cụ chuyên biệt giúp biến một thư mục tài liệu thành cơ sở tri thức có thể truy vấn từ shell. Bạn chỉ định thư mục và chọn mô hình embedding, RLAMA sẽ chia nhỏ, vector hóa và lưu trữ, sau đó bạn trò chuyện tương tác với hệ thống RAG vừa tạo. Công cụ hỗ trợ văn bản thuần, Markdown, PDF và các định dạng có cấu trúc phổ biến, mặc định xử lý hoàn toàn cục bộ.

Dự án sau đó phát triển thành nền tảng agent rộng hơn. Ngoài việc tạo RAG, bạn có thể định nghĩa agent với vai trò và quyền dùng công cụ (truy hồi RAG, tìm kiếm web, chạy mã), rồi tổ chức chúng thành đội theo quy trình tuần tự, song song hoặc phân cấp. Chế độ watch giữ chỉ mục đồng bộ khi tệp thay đổi, và máy chủ HTTP API cho phép ứng dụng khác truy vấn hệ thống của bạn bằng lập trình.

Với người không muốn làm việc trong terminal, RLAMA có trình tạo RAG trực quan giúp sinh lệnh tương đương. Nhóm phát triển cho biết hoạt động phát triển hiện tạm dừng do phải cân bằng công việc toàn thời gian và việc học đại học, nhưng CLI, tài liệu và bộ cài đã phát hành vẫn dùng được trên macOS, Linux và Windows.

Trường hợp sử dụng hiệu quả cao cho RLAMA

Lập trình viên

Truy vấn mã nguồn của chính mình

Lập chỉ mục tài liệu và ghi chú của kho mã rồi hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên về kiến trúc, các bước cài đặt hay hành vi API mà không cần gửi mã cho bên thứ ba.

Nhóm nghiên cứu

Tổng quan tài liệu riêng tư

Xây dựng RAG trên bài báo và báo cáo lưu cục bộ để chuyên viên tra cứu kho riêng mà dữ liệu không rời phòng thí nghiệm.

Kỹ sư vận hành

Tự động hóa đa agent

Định nghĩa đội agent phụ trách nghiên cứu, soạn thảo và phản biện, đưa vào quy trình tuần tự kích hoạt từ script hoặc HTTP API.

Quản lý tri thức

Cơ sở tri thức luôn mới

Dùng chế độ watch để cập nhật chỉ mục FAQ hay quy định nội bộ mỗi khi tài liệu được thêm hoặc sửa.

Hạng	Công cụ AI	Lượt truy cập hàng tháng	Tăng trưởng theo tháng	Tỷ trọng truy cập trực tiếp	Giá	So sánh trực tiếp
●	RLAMA	0	-100%	—	Freemium	Hiện tại
1	Ollama	9,42 Tr	+4,3%	43% trực tiếp	Free, Freemium, Paid	vs Ollama
2	Dify	819,69 N	-15%	57% trực tiếp	Freemium	vs Dify
3	LlamaIndex	387,91 N	+19,9%	31% trực tiếp	Freemium, Liên hệ để biết giá	vs LlamaIndex
4	AnythingLLM	512,27 N	+12,9%	39% trực tiếp	Freemium	vs AnythingLLM
5	DeepSeek	372,76 Tr	+4,3%	78% trực tiếp	Freemium	vs DeepSeek
6	Agno	140,3 N	-3,3%	56% trực tiếp	Liên hệ để biết giá, Miễn phí	vs Agno

RLAMA

Lịch sử lưu lượng

Vì sao nên chọn RLAMA

Lưu ý & Hạn chế

Góc nhìn đa chiều

Phân tích nguồn lưu lượng truy cập