SmartRAG是一個開源Python框架，簡化了檢索增強生成流程。它整合了文件引入、向量資料庫索引和由LLM驅動的推理，以建立具備上下文意識的問答代理。內建對多個向量存儲、提示範本和LLM API的支援，SmartRAG加速定制知識助手、聊天機器人和文件摘要工具的開發。其模組化設計允許用戶交換組件、客製化檢索策略，並部署可擴展的RAG工作流程。
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SmartRAG
SmartRAG是一個開源Python框架，簡化了檢索增強生成流程。它整合了文件引入、向量資料庫索引和由LLM驅動的推理，以建立具備上下文意識的問答代理。內建對多個向量存儲、提示範本和LLM API的支援，SmartRAG加速定制知識助手、聊天機器人和文件摘要工具的開發。其模組化設計允許用戶交換組件、客製化檢索策略，並部署可擴展的RAG工作流程。
精選
SmartRAG 是什麼？
SmartRAG是一個模塊化的Python函式庫，設計用於搭配大型語言模型的檢索增強生成（RAG）工作流程。它結合了文件引入、向量索引和先進的LLM API，可提供準確且富含上下文的回應。用戶可以匯入PDF、文本檔或網頁，使用FAISS或Chroma等流行的向量存儲進行索引，並定義自訂的提示範本。SmartRAG負責協調檢索、提示組合與LLM推理，並回傳依據資料來源的連貫答案。通過抽象化RAG流程的複雜度，加快知識庫問答系統、聊天機器人及研究助理的開發速度。開發者可以擴充連接器、更換LLM供應商，並微調檢索策略以符合特定知識領域。
誰會使用 SmartRAG？
- 建立知識搜尋工具的資料科學家
- 原型RAG應用的機器學習工程師
- 整合文件問答或聊天機器人的開發者
- 自動化文獻回顧與摘要的研究人員
如何使用 SmartRAG？
- 第一步：透過pip安裝SmartRAG或從GitHub克隆源碼
- 第二步：準備並載入你的文件（PDF、文本、網頁）
- 第三步：初始化並配置向量存儲（FEISS、Chroma等）
- 第四步：將文件索引到向量資料庫
- 第五步：定義提示範本並配置LLM API憑證
- 第六步：建立一個協調檢索與LLM呼叫的RAG流程
- 第七步：執行查詢並取得上下文相關的資料源答案
平台
- mac
- windows
- linux
SmartRAG 的核心特徵與益處
主要功能
- 從PDF、文本及網頁資料來源進行文件引入
- 整合向量存儲（FAISS、Chroma等）
- 客製化提示範本，用於LLM查詢
- 支援多個LLM提供者和API
- 模組化的RAG流程協調
- 引用資料來源及產生具上下文的答案
優點
- 加速RAG的原型設計與部署
- 抽象化向量索引與LLM呼叫的複雜度
- 彈性且可擴展的組件設計
- 開源並由社群維護
- 具備產線應用的擴展性
SmartRAG 的主要使用案例與應用
- 建立用於客戶支援的知識庫問答聊天機器人
- 自動化文件摘要與研究總覽
- 開發公司手冊的內部搜尋工具
- 將具上下文感知的助手整合到應用中
SmartRAG 的常見問答
SmartRAG 公司信息
SmartRAG 評論
5/5
SmartRAG 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
- Retrieval-augmented OpenAI functions