RagXO
RagXO amplía las capacidades de los sistemas RAG (Generación Aumentada por Recuperación) tradicionales al proporcionar una forma unificada de empaquetar, versionar y desplegar toda su pipeline RAG con integración LLM.
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Herramientas de desarrolloInteligencia artificialCódigo abierto
Descripción
RagXO amplía las capacidades de los sistemas RAG (Generación Aumentada por Recuperación) tradicionales al proporcionar una forma unificada de empaquetar, versionar y desplegar todo su pipeline RAG con integración de LLM (Modelo de Lenguaje Grande). Permite a los usuarios exportar su sistema completo, incluyendo funciones de incrustación, pasos de preprocesamiento, almacenamiento vectorial y configuraciones de LLM, en un solo artefacto portátil.
Cómo usar RagXO?
Para usar RagXO, instálelo a través de pip, configure su clave API de OpenAI e importe el cliente RagXO. Luego puede definir sus pasos de preprocesamiento, funciones de incrustación y configuraciones de LLM antes de exportar su pipeline RAG como un artefacto versionado.
Características principales de RagXO:
1️⃣
Empaquetado Completo del Pipeline RAG
2️⃣
Integración de LLM con modelos de OpenAI
3️⃣
Compatibilidad Flexible de Incrustación
4️⃣
Pasos de Preprocesamiento Personalizados
5️⃣
Integración de Almacenamiento Vectorial con soporte de Milvus
Por qué podría ser usado RagXO?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Exportación y reutilización de pipelines RAG E2E | ✅ | |
| # 2 | Integración con modelos de OpenAI para una recuperación de datos mejorada | ✅ | |
| # 3 | Personalización de pasos de preprocesamiento para necesidades de datos específicas | ✅ | |
Desarrollado por RagXO?
RagXO es desarrollado por Mohamed Fawzy, quien se enfoca en mejorar las capacidades de los sistemas RAG y proporcionar herramientas para la recuperación y procesamiento eficiente de datos.