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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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#マイクロサービスアーキテクチャ
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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とは何ですか?
rag-servicesのインストール方法は?
対応しているベクトルデータベースは?
連携可能なLLM提供者は?
rag-servicesをKubernetesに展開できますか?
認証や認可はありますか?
ドキュメントはどうやって投入するの?
カスタムエンベディングモデルを使えますか?
オーケストレーションはどう行われる?
問題はどこに報告すればいいですか?
rag-services会社情報
xphoenix-ai
xphoenix-ai
https://www.linkedin.com/company/xphoenix-ai
company/xphoenix-ai
profile.php?id=61571067352559
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