Herramientas generación de respuestas contextuales de alto rendimiento

Accede a soluciones generación de respuestas contextuales que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

generación de respuestas contextuales

  • Framework de Python para construir pipelines avanzados de generación aumentada por recuperación con recuperadores personalizables e integración LLM.
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    ¿Qué es Advanced_RAG?
    Advanced_RAG ofrece un pipeline modular para tareas de generación aumentada por recuperación, incluyendo cargadores de documentos, constructores de índices vectoriales y gestores de cadenas. Los usuarios pueden configurar diferentes bases de datos vectoriales (FAISS, Pinecone), personalizar las estrategias del recuperador (búsqueda por similitud, búsqueda híbrida), e integrar cualquier LLM para generar respuestas contextuales. También soporta métricas de evaluación y registro para ajuste de rendimiento, y está diseñado para escalabilidad y extensibilidad en entornos de producción.
    Características principales de Advanced_RAG
    • Ingesta y preprocesamiento de documentos
    • Integración de tiendas vectoriales (FAISS, Pinecone)
    • Estrategias de recuperador personalizables
    • Gestión de cadenas LLM
    • Módulos de evaluación y registro
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