RagXO
RagXO memperluas kemampuan sistem RAG (Generasi Augmented Retrieval) tradisional dengan menyediakan cara terpadu untuk mengemas, memversioning, dan menerapkan seluruh pipeline RAG Anda dengan integrasi LLM.
Terdaftar dalam kategori:
Alat PengembangKecerdasan buatanSumber Terbuka
Deskripsi
RagXO memperluas kemampuan sistem RAG (Retrieval-Augmented Generation) tradisional dengan menyediakan cara terpadu untuk mengemas, memversioning, dan menerapkan seluruh pipeline RAG Anda dengan integrasi LLM (Large Language Model). Ini memungkinkan pengguna untuk mengekspor sistem lengkap mereka, termasuk fungsi embedding, langkah-langkah preprocessing, penyimpanan vektor, dan konfigurasi LLM, ke dalam satu artefak portabel.
Cara menggunakan RagXO?
Untuk menggunakan RagXO, instal melalui pip, atur kunci API OpenAI Anda, dan impor klien RagXO. Anda kemudian dapat mendefinisikan langkah-langkah preprocessing, fungsi embedding, dan konfigurasi LLM Anda sebelum mengekspor pipeline RAG Anda sebagai artefak yang terverifikasi.
Fitur inti dari RagXO:
1️⃣
Pengemasan Pipeline RAG Lengkap
2️⃣
Integrasi LLM dengan model OpenAI
3️⃣
Kompatibilitas Embedding yang Fleksibel
4️⃣
Langkah Preprocessing Kustom
5️⃣
Integrasi Penyimpanan Vektor dengan dukungan Milvus
Mengapa bisa digunakan RagXO?
| # | Kasus Penggunaan | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Mengekspor dan menggunakan kembali pipeline RAG E2E | ✅ | |
| # 2 | Mengintegrasikan dengan model OpenAI untuk peningkatan pengambilan data | ✅ | |
| # 3 | Menyesuaikan langkah preprocessing untuk kebutuhan data tertentu | ✅ | |
Dikembangkan oleh RagXO?
RagXO dikembangkan oleh Mohamed Fawzy, yang fokus pada peningkatan kemampuan sistem RAG dan menyediakan alat untuk pengambilan dan pemrosesan data yang efisien.