Rags

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Rags é uma estrutura Python de código aberto projetada para construir sistemas generativos com recuperação aprimorada, integrando bancos de dados vetoriais, templates de prompt e módulos de memória. Ela suporta Llama-2, GPT-4, Claude2 e outros LLMs, permitindo que os desenvolvedores criem chatbots baseados em conhecimento, Q&A de documentos e pipelines de sumarização. Rags agiliza a criação de pipelines, oferecendo componentes modulares para recuperação, geração e avaliação em ambientes de produção.
Adicionado em:
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May 14 2025
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Rags

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Rags é uma estrutura Python de código aberto projetada para construir sistemas generativos com recuperação aprimorada, integrando bancos de dados vetoriais, templates de prompt e módulos de memória. Ela suporta Llama-2, GPT-4, Claude2 e outros LLMs, permitindo que os desenvolvedores criem chatbots baseados em conhecimento, Q&A de documentos e pipelines de sumarização. Rags agiliza a criação de pipelines, oferecendo componentes modulares para recuperação, geração e avaliação em ambientes de produção.
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O que é Rags?

Rags fornece um pipeline modular para construir aplicações gerativas com recuperação aprimorada. Integra-se com lojas vetoriais populares (por exemplo, FAISS, Pinecone), oferece templates de prompt configuráveis e inclui módulos de memória para manter o contexto da conversa. Desenvolvedores podem alternar entre provedores de LLMs como Llama-2, GPT-4 e Claude2 por meio de uma API unificada. Rags suporta respostas em streaming, pré-processamento personalizado e hooks de avaliação. Seu design extensível permite uma integração perfeita em serviços de produção, possibilitando ingestão automatizada de documentos, pesquisa semântica e tarefas de geração em escala para chatbots, assistentes de conhecimento e sumarização de documentos.

Quem usará Rags?

  • Desenvolvedores de IA
  • Cientistas de dados
  • Engenheiros de software
  • Arquitetos de empresas
  • Pesquisadores acadêmicos

Como usar Rags?

  • Passo 1: Instale o Rags com pip install rags
  • Passo 2: Configure sua loja vetorial (FAISS, Pinecone, etc.)
  • Passo 3: Defina templates de prompt e configurações de memória
  • Passo 4: Instancie o pipeline Rags com o LLM escolhido
  • Passo 5: Carregue documentos no recuperador e crie índice
  • Passo 6: Chame pipeline.generate(consulta) para obter respostas com recuperação
  • Passo 7: Avalie as respostas e ajuste prompts ou parâmetros do recuperador
  • Passo 8: Implemente o pipeline como um serviço ou integre em aplicativos

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de Rags

Principais recursos

  • Integrações com lojas vetoriais (FAISS, Pinecone)
  • Interface unificada para LLMs (Llama-2, GPT-4, Claude2, etc.)
  • Templates de prompt configuráveis
  • Módulos de memória para retenção de contexto
  • Suporte a respostas em streaming
  • Hooks de avaliação e registro
  • Componentes modulares de pipeline

Os benefícios

  • Desenvolvimento rápido de aplicativos RAG
  • Flexibilidade multi-LLM
  • Recuperação vetorial escalável
  • Open-source e extensível
  • Pipeline pronta para produção

Principais Casos de Uso & Aplicações de Rags

  • Chatbots baseados em conhecimento para suporte ao cliente
  • Sistemas de Q&A de documentos
  • Pipelines de sumarização automatizada
  • Assistentes de base de conhecimento interno
  • Recuperação e análise de documentos de pesquisa

FAQs sobre Rags

Informações da Empresa Rags

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Principais Concorrentes e Alternativas de Rags?

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Haystack
  • Semantic Kernel
  • Retrieval-Augmented Generation SDKs

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