RagXO
RagXO estende le capacità dei sistemi RAG (Generazione Aumentata da Recupero) tradizionali fornendo un modo unificato per impacchettare, versionare e distribuire l'intera pipeline RAG con integrazione LLM.
Elencato nelle categorie:
Strumenti per sviluppatoriIntelligenza artificialeOpen Source
Descrizione
RagXO estende le capacità dei tradizionali sistemi RAG (Generazione Aumentata da Recupero) fornendo un modo unificato per impacchettare, versionare e distribuire l'intero pipeline RAG con integrazione LLM (Modello di Linguaggio di Grandi Dimensioni). Consente agli utenti di esportare il proprio sistema completo, comprese le funzioni di embedding, i passaggi di preprocessing, il vector store e le configurazioni LLM, in un unico artefatto portatile.
Come usare RagXO?
Per utilizzare RagXO, installalo tramite pip, imposta la tua chiave API OpenAI e importa il client RagXO. Puoi quindi definire i tuoi passaggi di preprocessing, le funzioni di embedding e le configurazioni LLM prima di esportare la tua pipeline RAG come artefatto versionato.
Funzionalità principali di RagXO:
1️⃣
Imballaggio Completo della Pipeline RAG
2️⃣
Integrazione LLM con modelli OpenAI
3️⃣
Compatibilità Flessibile con Embedding
4️⃣
Passaggi di Preprocessing Personalizzati
5️⃣
Integrazione del Vector Store con supporto Milvus
Perché potrebbe essere usato RagXO?
| # | Caso d'uso | Stato | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Esportazione e riutilizzo di pipeline RAG E2E | ✅ | |
| # 2 | Integrazione con modelli OpenAI per un recupero dati migliorato | ✅ | |
| # 3 | Personalizzazione dei passaggi di preprocessing per esigenze specifiche dei dati | ✅ | |
Sviluppato da RagXO?
RagXO è sviluppato da Mohamed Fawzy, che si concentra sul miglioramento delle capacità dei sistemi RAG e sulla fornitura di strumenti per un recupero e una lavorazione dei dati efficienti.