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.
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.
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
Qu'est-ce que rag-services ?
Comment installer rag-services ?
Quels bases vectorielles sont supportées ?
Quels fournisseurs LLM peuvent être intégrés ?
Puis-je déployer rag-services sur Kubernetes ?
Y a-t-il une authentification ou une autorisation ?
Comment importer des documents ?
Puis-je utiliser des modèles d'embedding personnalisés ?
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