RagXO
RagXO mở rộng khả năng của các hệ thống RAG (Tạo ra Tăng cường Tìm kiếm) truyền thống bằng cách cung cấp một cách thống nhất để đóng gói, phiên bản và triển khai toàn bộ pipeline RAG của bạn với tích hợp LLM.
Liệt kê trong các danh mục:
Công cụ phát triểnTrí tuệ nhân tạoMã nguồn mở
Mô tả
RagXO mở rộng khả năng của các hệ thống RAG (Tạo sinh tăng cường truy xuất) truyền thống bằng cách cung cấp một cách thống nhất để đóng gói, phiên bản và triển khai toàn bộ quy trình RAG của bạn với sự tích hợp LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn). Nó cho phép người dùng xuất hệ thống hoàn chỉnh của họ, bao gồm các chức năng nhúng, các bước tiền xử lý, kho vector và cấu hình LLM, thành một đối tượng di động duy nhất.
Cách sử dụng RagXO?
Để sử dụng RagXO, hãy cài đặt nó qua pip, thiết lập khóa API OpenAI của bạn và nhập client RagXO. Sau đó, bạn có thể định nghĩa các bước tiền xử lý, các chức năng nhúng và cấu hình LLM trước khi xuất quy trình RAG của bạn dưới dạng một đối tượng có phiên bản.
Tính năng chính của RagXO:
1️⃣
Đóng gói quy trình RAG hoàn chỉnh
2️⃣
Tích hợp LLM với các mô hình OpenAI
3️⃣
Tương thích nhúng linh hoạt
4️⃣
Các bước tiền xử lý tùy chỉnh
5️⃣
Tích hợp kho vector với hỗ trợ Milvus
Tại sao nên sử dụng RagXO?
| # | Trường hợp sử dụng | Trạng thái | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Xuất và tái sử dụng các quy trình RAG E2E | ✅ | |
| # 2 | Tích hợp với các mô hình OpenAI để cải thiện việc truy xuất dữ liệu | ✅ | |
| # 3 | Tùy chỉnh các bước tiền xử lý cho các nhu cầu dữ liệu cụ thể | ✅ | |
Do ai phát triển RagXO?
RagXO được phát triển bởi Mohamed Fawzy, người tập trung vào việc nâng cao khả năng của các hệ thống RAG và cung cấp các công cụ cho việc truy xuất và xử lý dữ liệu hiệu quả.