Llama-Index-Go — это открытая платформа для Golang, которая позволяет разработчикам ingestировать, парсить и индексировать неструктурированный текст в хранилища векторов для эффективного семантического поиска и генерации с помощью восстановления (RAG). Она легко интегрируется с различными службами embedding и бэкендами векторов, поддерживает пользовательские загрузчики документов и упрощает создание чат-ботов на базе ИИ, баз знаний и поисковых систем на Go. Благодаря легкому дизайну и расширяемой архитектуре ускоряет разработку приложений на LLM.
Llama-Index-Go — это открытая платформа для Golang, которая позволяет разработчикам ingestировать, парсить и индексировать неструктурированный текст в хранилища векторов для эффективного семантического поиска и генерации с помощью восстановления (RAG). Она легко интегрируется с различными службами embedding и бэкендами векторов, поддерживает пользовательские загрузчики документов и упрощает создание чат-ботов на базе ИИ, баз знаний и поисковых систем на Go. Благодаря легкому дизайну и расширяемой архитектуре ускоряет разработку приложений на LLM.
В качестве надежной реализации на Go популярной платформы LlamaIndex, Llama-Index-Go предоставляет возможность создавать и выполнять запросы к индексам на основе векторов из текстовых данных. Пользователи могут загружать документы с помощью встроенных или пользовательских загрузчиков, генерировать векторные embeddings с помощью OpenAI или других провайдеров, и хранить векторы в памяти или на внешних базах данных векторов. Библиотека предоставляет API QueryEngine, который поддерживает поиски по ключевым словам и семантическому содержанию, логическим фильтрам и генерации с помощью восстановления с LLM. Разработчики могут расширять парсеры для Markdown, JSON или HTML и подключать альтернативные модели embedding. Разработана с модульными компонентами и четкими интерфейсами, обеспечивает высокую производительность, простую отладку и гибкую интеграцию в микросервисы, CLI-инструменты или веб-приложения, позволяя быстро прототипировать решения поиска и чатов на AI.
Кто будет использовать Llama-Index-Go?
Разработчики на Golang, создающие AI-приложения
Учёные данных, использующие Go для RAG
Стартапы, нуждающиеся в семантическом поиске
Инженерные команды, интегрирующие LLM в Go
Как использовать Llama-Index-Go?
Шаг 1: Установить через `go get github.com/sansmoraxz/llama-index-go`
Шаг 2: Импортировать пакет в ваш проект Go
Шаг 3: Настроить бекенды embedding и хранения векторов
Шаг 4: Загружать и парсить документы с помощью встроенных или пользовательских загрузчиков
Шаг 5: Создавать индекс вектора с помощью API Index
Шаг 6: Выполнять семантический поиск или RAG через QueryEngine
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества Llama-Index-Go
Основные функции
Загрузка и парсинг документов
Создание и управление хранилищами векторов
Семантический поиск и генерация с восстановлением
Поддержка моделей embedding от OpenAI и кастомных
Интеграция с внешними базами данных векторов
Настраиваемые загрузчики узлов и документов
QueryEngine с фильтрами и рейтингами
Преимущества
Ускоряет разработку AI-приложений на Go
Модульная и расширяемая архитектура
Легкое и высокопроизводительное решение
Активное сообщество разработки с открытым исходным кодом
Беспрепятственная интеграция с LLM
Основные Сценарии Использования и Приложения Llama-Index-Go
Семантический поиск по корпоративным документам
Разработка чат-ботов с RAG
Ответы на вопросы в базах знаний
Рекомендации контента на базе ИИ
Автоматизированная генерация отчетов
Часто Задаваемые Вопросы о Llama-Index-Go
Что такое Llama-Index-Go?
Как установить Llama-Index-Go?
Какие провайдеры embedding поддерживаются?
Могу ли я использовать внешние базы данных векторов?
Как загрузить кастомные форматы документов?
Готова ли Llama-Index-Go к использованию в производстве?
Под какую лицензию распространяется Llama-Index-Go?
Як внести вклад в проект?
Где можно попросить о помощи?
Поддерживает ли он генерацию с помощью восстановления?
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.