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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
--
AI平台與框架
模型服務
#RAG服務
#文件存儲
#向量索引
#LLM推論
#工作流程協調
#微服務架構
#可擴展架構
#雲端部署
#開源平台
#資料庫整合
#聊天機器人開發
#知識庫
#自動化問答
#Docker支持
#Kubernetes部署
#容錯能力
#嵌入生成
#API整合
#可擴展框架
#AI解決方案
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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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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
什麼是rag-services?
如何安裝rag-services?
支援哪些向量資料庫?
可以整合哪些LLM供應商?
可以將rag-services部署到Kubernetes嗎?
是否有認證或授權功能?
如何進行文件導入?
可以使用自訂的嵌入模型嗎?
協調是如何實現的?
我可以在哪裡報告問題?
rag-services 公司信息
xphoenix-ai
xphoenix-ai
https://www.linkedin.com/company/xphoenix-ai
company/xphoenix-ai
profile.php?id=61571067352559
rag-services 評論
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