RagXO
RagXO étend les capacités des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) traditionnels en fournissant un moyen unifié de conditionner, versionner et déployer l'ensemble de votre pipeline RAG avec intégration LLM.
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Outils de développementIntelligence artificielleOpen Source
Description
RagXO étend les capacités des systèmes RAG (Génération Augmentée par Récupération) traditionnels en fournissant un moyen unifié d'emballer, de versionner et de déployer l'ensemble de votre pipeline RAG avec intégration de LLM (Modèle de Langage de Grande Taille). Il permet aux utilisateurs d'exporter leur système complet, y compris les fonctions d'intégration, les étapes de prétraitement, le stockage vectoriel et les configurations de LLM, dans un seul artefact portable.
Comment utiliser RagXO?
Pour utiliser RagXO, installez-le via pip, définissez votre clé API OpenAI et importez le client RagXO. Vous pouvez ensuite définir vos étapes de prétraitement, vos fonctions d'intégration et vos configurations de LLM avant d'exporter votre pipeline RAG en tant qu'artefact versionné.
Fonctionnalités principales de RagXO:
1️⃣
Emballage complet du pipeline RAG
2️⃣
Intégration de LLM avec les modèles OpenAI
3️⃣
Compatibilité flexible des intégrations
4️⃣
Étapes de prétraitement personnalisées
5️⃣
Intégration du stockage vectoriel avec support Milvus
Pourquoi pourrait-il être utilisé RagXO?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Exporter et réutiliser des pipelines RAG E2E | ✅ | |
| # 2 | S'intégrer aux modèles OpenAI pour une récupération de données améliorée | ✅ | |
| # 3 | Personnaliser les étapes de prétraitement pour des besoins de données spécifiques | ✅ | |
Développé par RagXO?
RagXO est développé par Mohamed Fawzy, qui se concentre sur l'amélioration des capacités des systèmes RAG et la fourniture d'outils pour une récupération et un traitement efficaces des données.