rag-services

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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。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 17 2025
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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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May 17 2025
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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

rag-services 評論

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rag-services 的主要競爭對手和替代方案?

  • LangChain
  • Haystack
  • LlamaIndex
  • RAGStack
  • Pelorus.RAG

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