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RAG-Anything : Le framework RAG multimodal tout-en-un
Découvrez RAG-Anything, un framework open-source innovant qui révolutionne la Génération Augmentée par Récupération (RAG) en offrant un support complet pour les documents multimodaux. Ce système de pointe traite le texte, les images, les tableaux et les équations de manière transparente, surpassant les limites du RAG traditionnel. Apprenez comment RAG-Anything, bâti sur LightRAG, propose un pipeline de bout en bout pour l'ingestion, l'analyse et la requête intelligente de documents, en faisant un outil indispensable pour la recherche universitaire, la documentation technique et la gestion des connaissances en entreprise.
Muvera-Py : Recherche rapide de vecteurs multiples avec FDE
Découvrez Muvera-Py, une nouvelle implémentation en Python de l'algorithme MUVERA (Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings) de Google. Cette bibliothèque révolutionne la recherche en transformant des centaines de vecteurs de documents en un seul vecteur de taille fixe, accélérant considérablement la récupération tout en maintenant la précision. Apprenez comment FDE, une solution hautement optimisée, résout les défis de scalabilité des systèmes de recherche modernes comme ColBERT. Muvera-Py offre une fidélité totale à l'implémentation C++ originale, garantissant un comportement identique pour les applications haute performance. Explorez ses fonctionnalités, incluant des classes de configuration, des fonctions d'aide internes pour le Code Gray et la génération de matrices aléatoires, ainsi que l'algorithme fondamental pour une génération FDE efficace. Des exemples pratiques sont fournis pour aider les développeurs à intégrer cet outil puissant dans leurs projets, rendant la recherche vectorielle à grande échelle plus rapide et plus économe en mémoire.