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architecture microservices

  • rag-services es un marco de microservicios de código abierto que permite pipelines escalables de generación aumentada por recuperación con almacenamiento vectorial, inferencia LLM y orquestación.
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    ¿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.
    Características principales de rag-services
    • Servicio de almacenamiento de documentos
    • Indexación y búsqueda vectorial
    • Generación de embeddings
    • Múltiples endpoints de inferencia LLM
    • API de orquestación de workflows
  • Arenas es un marco de código abierto que permite a los desarrolladores prototipar, orquestar y desplegar agentes personalizados impulsados por LLM con integraciones de herramientas.
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    ¿Qué es Arenas?
    Arenas está diseñado para agilizar el ciclo de vida de desarrollo de agentes impulsados por LLM. Los desarrolladores pueden definir perfiles de agentes, integrar APIs y herramientas externas como plugins, y componer flujos de trabajo de múltiples pasos usando un DSL flexible. El marco gestiona la memoria de la conversación, el manejo de errores y el registro, habilitando pipelines RAG robustos y colaboración multi-agente. Con una interfaz de línea de comandos y API REST, los equipos pueden prototipar agentes localmente y desplegarlos como microservicios o aplicaciones en contenedores. Arenas soporta proveedores LLM populares, ofrece paneles de monitorización e incluye plantillas integradas para casos de uso comunes. Esta arquitectura flexible reduce código repetitivo y acelera el tiempo de lanzamiento de soluciones basadas en IA en dominios como compromiso con clientes, investigación y procesamiento de datos.
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