rag-services

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rag-servicesは、リトリーブ拡張生成(RAG)アプリケーションを合理化するために設計されたコンテナ化されたRESTfulマイクロサービスのコレクションを提供します。ドキュメントストレージ、ベクトルインデックス作成、埋め込み生成、LLM推論、オーケストレーション用のモジュール式コンポーネントが含まれます。開発者は、人気のベクトルデータベースや言語モデル提供者を組み込むことができ、高度にカスタマイズ可能でスケーラブルなRAGパイプラインを作成できます。完全にオープンソースであり、rag-servicesはクラウドネイティブな本番環境でAIアシスタントの展開と管理を簡素化します。
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May 17 2025
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rag-servicesは、リトリーブ拡張生成(RAG)アプリケーションを合理化するために設計されたコンテナ化されたRESTfulマイクロサービスのコレクションを提供します。ドキュメントストレージ、ベクトルインデックス作成、埋め込み生成、LLM推論、オーケストレーション用のモジュール式コンポーネントが含まれます。開発者は、人気のベクトルデータベースや言語モデル提供者を組み込むことができ、高度にカスタマイズ可能でスケーラブルなRAGパイプラインを作成できます。完全にオープンソースであり、rag-servicesはクラウドネイティブな本番環境でAIアシスタントの展開と管理を簡素化します。
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rag-servicesとは?

rag-servicesは、RAGパイプラインを個別のマイクロサービスに分解する拡張可能なプラットフォームです。ドキュメントストアサービス、ベクトルインデックスサービス、エンベディング生成サービス、複数のLLM推論サービスと、ワークフローを調整するオーケストレータを提供します。各コンポーネントはREST APIを公開し、データベースやモデルプロバイダーを組み合わせることが可能です。DockerとDocker Composeをサポートし、ローカルまたはKubernetesクラスターに展開できます。このフレームワークは、チャットボット、ナレッジベース、自動ドキュメントQ&Aのためのスケーラブルでフォールトトレラントなソリューションを提供します。

誰がrag-servicesを使うの?

  • AI/MLエンジニア
  • バックエンド開発者
  • データサイエンティスト
  • RAGアプリケーションを構築する企業

rag-servicesの使い方は?

  • ステップ1:GitHubからリポジトリをクローンします。
  • ステップ2:ベクトルDBとLLMエンドポイントの設定のために.env構成をコピーし、カスタマイズします。
  • ステップ3:Docker Composeで全てのサービスをビルドして起動します。
  • ステップ4:ドキュメントストアAPIを通じてドキュメントを投入し、エンベディングを生成します。
  • ステップ5:ユーザークエリをオーケストレータエンドポイントに送信し、RAG対応の応答を得ます。

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

rag-servicesの主な特長・利点

コア機能

  • ドキュメントストレージサービス
  • ベクトルインデックスと検索
  • エンベディング生成
  • 複数のLLM推論エンドポイント
  • ワークフローオーケストレーションAPI

利点

  • モジュール式のマイクロサービスアーキテクチャ
  • スケーラブルでフォールトトレラント
  • さまざまなDBやLLMとの柔軟な連携
  • Dockerによるクラウドネイティブの展開
  • 完全にオープンソースで拡張可能

rag-servicesの主な使用ケース・アプリケーション

  • ナレッジベースの質問応答
  • カスタマーサポートチャットボット
  • 内部ドキュメント検索
  • 自動レポート要約

rag-servicesのFAQs

rag-services会社情報

rag-services のレビュー

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rag-servicesの主な競合と代替品は?

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

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