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
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。
フィーチャー
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
5/5
rag-servicesの主な競合と代替品は？
- LangChain
- Haystack
- LlamaIndex
- RAGStack
- Pelorus.RAG
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