rag-services提供一套容器化的RESTful微服務，旨在簡化檢索增強生成（RAG）應用。它包含模組化的組件，用於文件存儲、向量索引、嵌入生成、LLM推理和流程編排。開發者可以整合流行的向量資料庫和語言模型供應商，打造高度可定制且可擴展的RAG流程。完全開源，rag-services簡化了在雲原生生產環境中的部署與管理AI助手。
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rag-services
rag-services提供一套容器化的RESTful微服務，旨在簡化檢索增強生成（RAG）應用。它包含模組化的組件，用於文件存儲、向量索引、嵌入生成、LLM推理和流程編排。開發者可以整合流行的向量資料庫和語言模型供應商，打造高度可定制且可擴展的RAG流程。完全開源，rag-services簡化了在雲原生生產環境中的部署與管理AI助手。
精選
rag-services 是什麼？
rag-services是一個可擴展的平台，將RAG流程拆分成不同的微服務。它提供文件存儲服務、向量索引服務、嵌入服務、多個LLM推理服務，以及協調工作流程的編排器。每個模組都提供REST API，允許你組合資料庫和模型供應商。支持Docker和Docker Compose，可以在本地或Kubernetes叢集部署。此框架支持為聊天機器人、知識庫和自動文件問答提供擴展性和容錯性強的解決方案。
誰會使用 rag-services？
- AI/ML工程師
- 後端開發者
- 資料科學家
- 建立RAG應用的企業
如何使用 rag-services？
- 步驟一：從GitHub克隆倉庫。
- 步驟二：複製並自訂.env設定檔，設定向量資料庫與LLM端點。
- 步驟三：使用Docker Compose建置並啟動所有服務。
- 步驟四：利用文件存儲API導入文件並產生嵌入。
- 步驟五：將用戶查詢傳送至協調器端點，獲取RAG支援的回應。
平台
- mac
- windows
- linux
rag-services 的核心特徵與益處
主要功能
- 文件存儲服務
- 向量索引與搜尋
- 嵌入生成
- 多個LLM推理端點
- 工作流程編排API
優點
- 模組化微服務架構
- 擴展性高、具容錯能力
- 與各種資料庫和LLM靈活整合
- 支援Docker的雲原生部署
- 完全開源且可擴展
rag-services 的主要使用案例與應用
- 知識庫問答
- 客戶支持聊天機器人
- 內部文件搜尋
- 自動化報告摘要
rag-services 的常見問答
rag-services 公司信息
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5/5
rag-services 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain
- Haystack
- LlamaIndex
- RAGStack
- Pelorus.RAG
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