rag-services
0 Avisrag-services fournit une collection de microservices RESTful containerisés conçus pour rationaliser les applications de génération augmentée par récupération (RAG). Il comprend des composants modulaires pour le stockage de documents, l'indexation vectorielle, la génération d'embeddings, l'inférence LLM et l'orchestration. Les développeurs peuvent intégrer des bases de données vectorielles populaires et des fournisseurs de modèles linguistiques, créant des pipelines RAG hautement personnalisables et évolutifs. Entièrement open source, rag-services simplifie le déploiement et la gestion des assistants IA dans des environnements de production cloud-native.
Plateformes et frameworks d'IA
Services de modèles
#services RAG
#stockage de documents
#indexation vectorielle
#inférence LLM
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#architecture microservices
#Solutions Scalables
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#bases de connaissances
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#support Docker
#déploiement Kubernetes
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#génération d'embeddings
#intégration API
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rag-services
rag-services fournit une collection de microservices RESTful containerisés conçus pour rationaliser les applications de génération augmentée par récupération (RAG). Il comprend des composants modulaires pour le stockage de documents, l'indexation vectorielle, la génération d'embeddings, l'inférence LLM et l'orchestration. Les développeurs peuvent intégrer des bases de données vectorielles populaires et des fournisseurs de modèles linguistiques, créant des pipelines RAG hautement personnalisables et évolutifs. Entièrement open source, rag-services simplifie le déploiement et la gestion des assistants IA dans des environnements de production cloud-native.
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Vedettes
Qu'est-ce que rag-services ?
rag-services est une plateforme extensible qui décompose les pipelines RAG en microservices discrets. Elle offre un service de stockage de documents, un service d'indexation vectorielle, un service d'embedding, plusieurs services d'inférence LLM et un orchestrateur pour coordonner les flux de travail. Chaque composant expose des API REST, vous permettant de mélanger et d'associer bases de données et fournisseurs de modèles. Avec la prise en charge de Docker et Docker Compose, vous pouvez déployer localement ou dans des clusters Kubernetes. Le cadre permet des solutions RAG évolutives et tolérantes aux pannes pour chatbots, bases de connaissances et Q&A automatiques.
Qui va utiliser rag-services ?
- Ingénieurs AI/ML
- Développeurs backend
- Data scientists
- Entreprises développant des applications RAG
Comment utiliser rag-services ?
- Étape 1 : Clonez le dépôt depuis GitHub.
- Étape 2 : Copiez et personnalisez la configuration .env pour les points de terminaison Vecteur DB et LLM.
- Étape 3 : Compilez et démarrez tous les services via Docker Compose.
- Étape 4 : Importez les documents via l'API du stockage de documents et générez les embeddings.
- Étape 5 : Envoyez les requêtes utilisateur à l'endpoint de l'orchestrateur pour des réponses RAG.
Plateforme
- mac
- windows
- linux
Caractéristiques et Avantages Clés de rag-services
Les fonctionnalités principales
- Service de stockage de documents
- Indexation et recherche vectorielle
- Génération d'embeddings
- Plusieurs endpoints d'inférence LLM
- API d'orchestration de workflow
Les avantages
- Architecture modulaire par microservices
- Évolutif et tolérant aux pannes
- Intégration flexible avec diverses bases de données et LLM
- Déploiement cloud-native avec Docker
- Entièrement open source et extensible
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de rag-services
- Question-réponse pour base de connaissances
- Chatbots de support client
- Recherche interne de documents
- Résumé automatisé de rapports
FAQs sur rag-services
Informations sur la Société rag-services
Avis rag-services
5/5
Principaux Concurrents et Alternatives de rag-services ?
- LangChain
- Haystack
- LlamaIndex
- RAGStack
- Pelorus.RAG
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