RagXO
RagXO erweitert die Möglichkeiten traditioneller RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation), indem es eine einheitliche Möglichkeit bietet, Ihre gesamte RAG-Pipeline mit LLM-Integration zu verpacken, zu versionieren und bereitzustellen.
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EntwicklerwerkzeugeKünstliche IntelligenzOpen Source
Beschreibung
RagXO erweitert die Möglichkeiten traditioneller RAG (Retrieval-Augmented Generation) Systeme, indem es eine einheitliche Möglichkeit bietet, Ihre gesamte RAG-Pipeline mit LLM (Large Language Model) Integration zu paketieren, versionieren und bereitzustellen. Es ermöglicht Benutzern, ihr komplettes System, einschließlich Einbettungsfunktionen, Vorverarbeitungsschritte, Vektorspeicher und LLM-Konfigurationen, in ein einzelnes tragbares Artefakt zu exportieren.
Wie man benutzt RagXO?
Um RagXO zu verwenden, installieren Sie es über pip, setzen Sie Ihren OpenAI API-Schlüssel und importieren Sie den RagXO-Client. Sie können dann Ihre Vorverarbeitungsschritte, Einbettungsfunktionen und LLM-Konfigurationen definieren, bevor Sie Ihre RAG-Pipeline als versioniertes Artefakt exportieren.
Hauptmerkmale von RagXO:
1️⃣
Vollständige RAG-Pipeline-Paketierung
2️⃣
LLM-Integration mit OpenAI-Modellen
3️⃣
Flexible Einbettungs-Kompatibilität
4️⃣
Benutzerdefinierte Vorverarbeitungsschritte
5️⃣
Integration des Vektorspeichers mit Milvus-Unterstützung
Warum könnte verwendet werden RagXO?
| # | Anwendungsfall | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Exportieren und Wiederverwenden von E2E RAG-Pipelines | ✅ | |
| # 2 | Integration mit OpenAI-Modellen zur verbesserten Datenabfrage | ✅ | |
| # 3 | Anpassen von Vorverarbeitungsschritten für spezifische Datenbedürfnisse | ✅ | |
Wer hat entwickelt RagXO?
RagXO wurde von Mohamed Fawzy entwickelt, der sich darauf konzentriert, die Fähigkeiten von RAG-Systemen zu verbessern und Werkzeuge für eine effiziente Datenabfrage und -verarbeitung bereitzustellen.