RagXO
RagXO расширяет возможности традиционных систем RAG (Генерация с Увеличением Извлечения), предоставляя унифицированный способ упаковки, версионирования и развертывания всей вашей RAG-пайплайна с интеграцией LLM.
Перечислено в категориях:
Инструменты разработчикаИскусственный интеллектОткрытый исходный код
Описание
RagXO расширяет возможности традиционных систем RAG (Retrieval-Augmented Generation), предоставляя единый способ упаковки, версионирования и развертывания всего вашего RAG-пайплайна с интеграцией LLM (Large Language Model). Он позволяет пользователям экспортировать свою полную систему, включая функции встраивания, этапы предварительной обработки, векторное хранилище и конфигурации LLM, в один переносимый артефакт.
Как использовать RagXO?
Чтобы использовать RagXO, установите его через pip, установите свой API-ключ OpenAI и импортируйте клиент RagXO. Затем вы можете определить свои этапы предварительной обработки, функции встраивания и конфигурации LLM перед экспортом вашего RAG-пайплайна в виде версионированного артефакта.
Основные функции RagXO:
1️⃣
Полная упаковка RAG-пайплайна
2️⃣
Интеграция LLM с моделями OpenAI
3️⃣
Гибкая совместимость с встраиванием
4️⃣
Пользовательские этапы предварительной обработки
5️⃣
Интеграция векторного хранилища с поддержкой Milvus
Почему использовать RagXO?
| # | Сценарий использования | Статус | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Экспорт и повторное использование E2E RAG-пайплайнов | ✅ | |
| # 2 | Интеграция с моделями OpenAI для улучшенного извлечения данных | ✅ | |
| # 3 | Настройка этапов предварительной обработки для конкретных потребностей в данных | ✅ | |
Разработано RagXO?
RagXO разработан Мохамедом Фаузи, который сосредоточен на улучшении возможностей систем RAG и предоставлении инструментов для эффективного извлечения и обработки данных.