Articles étiquetés avec: RAG
Content related to RAG
FlashRAG : Un kit Python pour la recherche RAG efficace
FlashRAG est un cadre Python à la pointe, sous licence MIT, qui transforme la recherche en Retrieval‑Augmented Generation (RAG) de la théorie à la pratique. Avec 36 jeux de données de référence pré‑traités, 23 algorithmes à la fine pointe et une interface légère, il permet aux chercheurs de prototyper et d’évaluer les pipelines RAG en quelques minutes. Que vous soyez data scientist construisant une pile de récupération personnalisée, développeur LLM explorant des approches basées sur le raisonnement, ou amateur souhaitant obtenir des résultats instantanés, la conception modulaire, l’installation aisée et les composants étendus de FlashRAG rendent le travail complexe de RAG accessible. Découvrez comment configurer votre environnement, mettre en place les pipelines et exploiter les méthodes de raisonnement du kit pour les réponses Q&A multi‑sauts, tout en contribuant à une communauté active d’enthousiastes open‑source RAG.
rag‑chunk: Outil CLI pour mesurer et optimiser le découpage RAG
Rag‑chunk est un utilitaire en ligne de commande léger basé sur Python qui permet aux data scientists et ingénieurs ML de tester, mesurer et affiner les stratégies de découpage pour la Génération Augmentée par Requête (RAG). Avec la prise en charge du découpage de taille fixe, de fenêtre glissante, de paragraphe, et même de découpage récursif par caractère, vous pouvez comparer les scores de rappel, ajuster les limites précises en tokens grâce à tiktoken, et exporter les résultats sous forme de tableaux, JSON ou CSV. Cet article décrit l'installation, les principales fonctionnalités, des exemples concrets et des conseils pour choisir la meilleure stratégie pour vos documents markdown. Que vous soyez en phase de prototypage d'un nouveau pipeline RAG ou en réglage fin d'un système de lecture en production, rag‑chunk vous fournit les données nécessaires pour prendre des décisions éclairées.
DeepTutor : Assistant d’apprentissage personnalisé alimenté par l’IA – Projet open-source
DeepTutor apporte le tutorat IA de pointe à portée de main. Ce système multi-agent open source combine FastAPI, Next.js et les pipelines RAG pour offrir des réponses instantanées, une visualisation interactive, une pratique personnalisée et la génération de recherche. Avec un support Docker complet, une interface en ligne de commande et une interface web intuitive, les développeurs peuvent rapidement créer un tuteur IA personnel, expérimenter avec des embeddings ou contribuer de nouveaux modules. Explorez l'architecture, les étapes d'installation, les fonctionnalités clés et comment contribuer, et rejoignez la communauté croissante d'éducateurs et de développeurs qui façonnent l'avenir de l'apprentissage piloté par l'IA.
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.
Maîtriser les techniques RAG avancées : Un dépôt GitHub
Plongez dans le monde de la Génération Augmentée par la Récupération (RAG) grâce à un dépôt GitHub exhaustif proposant des techniques avancées. Cette ressource offre des implémentations pratiques et des tutoriels couvrant les bases du RAG, l'amélioration des requêtes, l'enrichissement du contexte et des méthodes de récupération avancées. Idéal pour les développeurs et les chercheurs souhaitant perfectionner leurs systèmes RAG, il comprend des scripts exécutables, des explications détaillées et des exemples d'intégration avec des frameworks populaires comme LangChain et LlamaIndex. Explorez des approches de pointe telles que Graph RAG, Self-RAG et Corrective RAG, ainsi que des méthodologies d'évaluation pour affiner vos applications d'IA. Rejoignez une communauté dynamique et contribuez à ce pôle de connaissances en constante évolution pour l'innovation RAG.
Langroid : Un framework LLM multi-agents pour Python
Découvrez Langroid, un framework Python intuitif et extensible pour le développement d'applications basées sur les LLM. Conçu par des chercheurs de CMU et UW-Madison, Langroid simplifie la programmation multi-agents, permettant aux développeurs de créer des solutions IA sophistiquées en toute facilité. Apprenez comment ce framework, qui se démarque d'autres solutions comme LangChain, permet aux utilisateurs de bâtir des applications robustes grâce à des agents, des tâches, et une large gamme d'outils et d'intégrations. Un incontournable pour quiconque s'intéresse au développement avancé de LLM et aux systèmes multi-agents.
RAGbits : Développez vos applications GenAI en un éclair
Découvrez RAGbits, un framework open-source conçu pour accélérer le développement d'applications d'IA générative fiables et évolutives. Cette boîte à outils innovante offre des composants modulaires pour bâtir des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) sophistiqués, gérer les grands modèles de langage (LLM) et intégrer diverses sources de données. Découvrez comment RAGbits simplifie des tâches complexes telles que l'ingestion de données, la gestion des bases de données vectorielles et le déploiement de chatbots, permettant ainsi aux développeurs de créer des solutions d'IA robustes en toute efficacité. Explorez ses fonctionnalités, notamment les appels de LLM typés, la prise en charge étendue des formats et les outils de test intégrés, pour optimiser vos projets d'IA générative.