RAGApp — это открытая платформа на Python, которая ускоряет создание приложений на базе расширенного поиска и генерации (RAG). Она предлагает модульные соединители с векторными базами данных, настраиваемые интеграции с LLM, компоненты интерфейса чата и оркестрацию инструментов. Пользователи могут загружать документы, создавать векторные представления с помощью FAISS или Pinecone, выполнять запросы с учетом контекста и генерировать динамические ответы. RAGApp поддерживает масштабируемость, мультивекторные хранилища и бесшовную интеграцию источников знаний и внешних API для продвинутых AI-агентов.
RAGApp — это открытая платформа на Python, которая ускоряет создание приложений на базе расширенного поиска и генерации (RAG). Она предлагает модульные соединители с векторными базами данных, настраиваемые интеграции с LLM, компоненты интерфейса чата и оркестрацию инструментов. Пользователи могут загружать документы, создавать векторные представления с помощью FAISS или Pinecone, выполнять запросы с учетом контекста и генерировать динамические ответы. RAGApp поддерживает масштабируемость, мультивекторные хранилища и бесшовную интеграцию источников знаний и внешних API для продвинутых AI-агентов.
RAGApp предназначен для упрощения всего процесса RAG, предоставляя готовые интеграции с популярными векторными базами данных (FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant) и крупными языковыми моделями (OpenAI, Anthropic, Hugging Face). Включает инструменты для загрузки данных и преобразования документов в векторные представления, механизмы поиска с учетом контекста для точного выбора знаний и встроенный интерфейс чата или REST API сервер для развертывания. Разработчики легко могут расширять или заменять любые компоненты — добавлять пользовательские препроцессоры, интегрировать внешние API как инструменты, или менять провайдеров LLM — используя Docker и CLI инструментарий для быстрого прототипирования и внедрения в производственную среду.
Кто будет использовать RAGApp?
инженеры AI/ML, создающие чат-боты или цифровых помощников
ученые Data Science, реализующие пайплайны с расширенным поиском
разработчики программного обеспечения, интегрирующие поиск знаний в приложения
предприятия, ищущие внутренние боты для управления знаниями
исследователи, прототипирующие эксперименты RAG
Как использовать RAGApp?
Шаг 1: Установите RAGApp через pip: pip install ragapp
Шаг 2: Настройте переменные окружения для вашего векторного DB и API ключей LLM
Открытая платформа на базе RAG для искусственного интеллекта, позволяющая использовать LLM для вопросов и ответов по кибербезопасности на основе данных о киберугрожениях с целью получения контекстных инсайтов.
SmartRAG — это открытая платформа на Python для создания конвейеров RAG, которые позволяют задавать вопросы и получать ответы, управляемые LLM, по собственным коллекциям документов.