rag-services
0 Avaliaçõesrag-services fornece uma coleção de microsserviços RESTful containerizados projetados para simplificar aplicações de geração aprimorada por recuperação (RAG). Inclui componentes modulares para armazenamento de documentos, indexação vetorial, geração de embeddings, inferência de LLM e orquestração. Os desenvolvedores podem conectar bancos de dados vetoriais populares e provedores de modelos de linguagem, criando pipelines RAG altamente personalizáveis e escaláveis. Totalmente de código aberto, rag-services simplifica a implantação e gestão de assistentes de IA em ambientes de produção nativos na nuvem.
Plataformas e Frameworks de IA
Serviços de Modelo
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#geração de embeddings
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rag-services
rag-services fornece uma coleção de microsserviços RESTful containerizados projetados para simplificar aplicações de geração aprimorada por recuperação (RAG). Inclui componentes modulares para armazenamento de documentos, indexação vetorial, geração de embeddings, inferência de LLM e orquestração. Os desenvolvedores podem conectar bancos de dados vetoriais populares e provedores de modelos de linguagem, criando pipelines RAG altamente personalizáveis e escaláveis. Totalmente de código aberto, rag-services simplifica a implantação e gestão de assistentes de IA em ambientes de produção nativos na nuvem.
Plataformas e Frameworks de IA
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Em Destaque
O que é rag-services?
rag-services é uma plataforma extensível que divide pipelines RAG em microsserviços discretos. Oferece um serviço de armazenamento de documentos, um serviço de índice vetorial, um serviço de embedder, múltiplos serviços de inferência de LLM e um serviço de orquestração para coordenar fluxos de trabalho. Cada componente expõe APIs REST, permitindo combinar bancos de dados e provedores de modelos. Com suporte a Docker e Docker Compose, pode ser implantado localmente ou em clusters Kubernetes. A estrutura permite soluções RAG escaláveis e tolerantes a falhas para chatbots, bases de conhecimento e respostas automáticas a documentos.
Quem usará rag-services?
- Engenheiros de AI/ML
- Desenvolvedores Backend
- Cientistas de Dados
- Empresas construindo aplicações RAG
Como usar rag-services?
- Etapa 1: Clone o repositório do GitHub.
- Etapa 2: Copie e personalize a configuração .env para os endpoints do DB vetorial e LLM.
- Etapa 3: Construa e inicie todos os serviços via Docker Compose.
- Etapa 4: Ingestione documentos através da API de armazenamento de documentos e gere embeddings.
- Etapa 5: Envie consultas de usuários ao endpoint do orquestrador para respostas habilitadas por RAG.
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de rag-services
Principais recursos
- Serviço de armazenamento de documentos
- Indexação e busca vetorial
- Geração de embeddings
- Múltiplos endpoints de inferência de LLM
- API de orquestração de fluxo de trabalho
Os benefícios
- Arquitetura modular de microsserviços
- Escalável e tolerante a falhas
- Integração flexível com diversos bancos de dados e LLMs
- Implantação nativa na nuvem com Docker
- Totalmente de código aberto e extensível
Principais Casos de Uso & Aplicações de rag-services
- Perguntas e respostas em base de conhecimento
- Chatbots de suporte ao cliente
- Busca de documentos internos
- Sumarização automática de relatórios
FAQs sobre rag-services
Informações da Empresa rag-services
Avaliações de rag-services
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de rag-services?
- LangChain
- Haystack
- LlamaIndex
- RAGStack
- Pelorus.RAG
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