RagXO
RagXO estende as capacidades dos sistemas RAG (Geração Aumentada por Recuperação) tradicionais, fornecendo uma maneira unificada de empacotar, versionar e implantar toda a sua pipeline RAG com integração LLM.
Listado em categorias:
Ferramentas de desenvolvimentoInteligência artificialCódigo aberto
Descrição
RagXO estende as capacidades dos sistemas RAG (Geração Aumentada por Recuperação) tradicionais, fornecendo uma maneira unificada de empacotar, versionar e implantar todo o seu pipeline RAG com integração de LLM (Modelo de Linguagem Grande). Permite que os usuários exportem seu sistema completo, incluindo funções de incorporação, etapas de pré-processamento, armazenamento vetorial e configurações de LLM, em um único artefato portátil.
Como usar RagXO?
Para usar o RagXO, instale-o via pip, defina sua chave de API OpenAI e importe o cliente RagXO. Você pode então definir suas etapas de pré-processamento, funções de incorporação e configurações de LLM antes de exportar seu pipeline RAG como um artefato versionado.
Recursos principais de RagXO:
1️⃣
Empacotamento Completo do Pipeline RAG
2️⃣
Integração de LLM com modelos OpenAI
3️⃣
Compatibilidade Flexível de Incorporação
4️⃣
Etapas de Pré-processamento Personalizadas
5️⃣
Integração de Armazenamento Vetorial com suporte a Milvus
Por que usar RagXO?
| # | Caso de uso | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Exportação e reutilização de pipelines RAG E2E | ✅ | |
| # 2 | Integração com modelos OpenAI para recuperação de dados aprimorada | ✅ | |
| # 3 | Personalização de etapas de pré-processamento para necessidades específicas de dados | ✅ | |
Desenvolvido por RagXO?
RagXO é desenvolvido por Mohamed Fawzy, que se concentra em aprimorar as capacidades dos sistemas RAG e fornecer ferramentas para recuperação e processamento eficiente de dados.