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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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May 17 2025
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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

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Principaux Concurrents et Alternatives de rag-services ?

  • LangChain
  • Haystack
  • LlamaIndex
  • RAGStack
  • Pelorus.RAG

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