rag-services
0 Reseñasrag-services proporciona una colección de microservicios RESTful contenedorizados diseñados para optimizar aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG). Incluye componentes modulares para almacenamiento de documentos, indexación vectorial, generación de embeddings, inferencia LLM y orquestación. Los desarrolladores pueden integrar bases de datos vectoriales populares y proveedores de modelos lingüísticos, creando pipelines RAG altamente personalizables y escalables. Totalmente de código abierto, rag-services simplifica el despliegue y gestión de asistentes AI en entornos de producción nativos de la nube.
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rag-services
rag-services proporciona una colección de microservicios RESTful contenedorizados diseñados para optimizar aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG). Incluye componentes modulares para almacenamiento de documentos, indexación vectorial, generación de embeddings, inferencia LLM y orquestación. Los desarrolladores pueden integrar bases de datos vectoriales populares y proveedores de modelos lingüísticos, creando pipelines RAG altamente personalizables y escalables. Totalmente de código abierto, rag-services simplifica el despliegue y gestión de asistentes AI en entornos de producción nativos de la nube.
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Destacados
¿Qué es rag-services?
rag-services es una plataforma extensible que descompone las pipelines RAG en microservicios discretos. Ofrece un servicio de almacenamiento de documentos, un servicio de indexación vectorial, un servicio de embedding, múltiples servicios de inferencia LLM y un orquestador para coordinar los flujos de trabajo. Cada componente expone APIs REST, permitiéndote mezclar y combinar bases de datos y proveedores de modelos. Con soporte para Docker y Docker Compose, puedes desplegar localmente o en clústeres Kubernetes. El framework habilita soluciones RAG escalables y tolerantes a fallos para chatbots, bases de conocimientos y Q&A automáticos.
¿Quién usará rag-services?
- Ingenieros AI/ML
- Desarrolladores Backend
- Científicos de datos
- Empresas que construyen aplicaciones RAG
¿Cómo usar rag-services?
- Paso 1: Clona el repositorio desde GitHub.
- Paso 2: Copia y personaliza la configuración .env para los endpoints de la base de datos vectorial y LLM.
- Paso 3: Construye y arranca todos los servicios usando Docker Compose.
- Paso 4: Ingiere documentos a través de la API del almacenamiento de documentos y genera embeddings.
- Paso 5: Envía consultas de usuarios al endpoint del orquestador para respuestas habilitadas por RAG.
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de rag-services
Las características principales
- Servicio de almacenamiento de documentos
- Indexación y búsqueda vectorial
- Generación de embeddings
- Múltiples endpoints de inferencia LLM
- API de orquestación de workflows
Los beneficios
- Arquitectura modular de microservicios
- Escalable y tolerante a fallos
- Integración flexible con varias bases de datos y LLMs
- Despliegue nativo de la nube con Docker
- Totalmente de código abierto y extensible
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de rag-services
- Preguntas y respuestas para bases de conocimiento
- Chatbots de soporte al cliente
- Búsqueda interna de documentos
- Resumen automatizado de informes
FAQs sobre rag-services
Información de la Compañía rag-services
Reseñas de rag-services
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de rag-services?
- LangChain
- Haystack
- LlamaIndex
- RAGStack
- Pelorus.RAG
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