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Super-RAG 学习资料汇总 - 超高性能的RAG管道工具

RayRay
Super-Rag人工智能REST API云端API文档处理Github开源项目

super-rag

什么是Super-RAG?

Super-RAG是一个超高性能的RAG(检索增强生成)管道工具,专为AI应用设计。它提供了一个简单的API,集成了摘要生成、检索/重排序和代码解释器等功能。

Super-RAG Logo

核心特性

Super-RAG具有以下主要特性:

  • 支持多种文档格式和向量数据库
  • 提供生产就绪的REST API
  • 可自定义的文本分割/分块
  • 支持使用不同的编码模型(包括专有和开源)对数据进行编码
  • 内置代码解释器模式,用于计算性问答场景
  • 通过唯一ID进行会话管理,支持缓存

安装指南

要开始使用Super-RAG,您可以按照以下步骤进行安装:

  1. 克隆仓库:
git clone https://github.com/superagent-ai/super-rag
cd super-rag
  1. 设置虚拟环境:
# 使用virtualenv
virtualenv env
source env/bin/activate

# 或使用venv
python3 -m venv env
source env/bin/activate

  1. 安装所需的包

  2. 将.env.example重命名为.env,并设置环境变量

  3. 运行服务器:

uvicorn main:app --reload

使用指南

Super-RAG提供了一个内置的REST API,由FastAPI驱动。您可以通过以下端点使用该API:

  • /api/v1/ingest: 用于摄取文档
  • /api/v1/query: 用于查询文档
  • /api/v1/delete: 用于删除文档

详细的API使用说明可以在项目GitHub页面找到。

支持的编码器和向量数据库

Super-RAG支持多种编码器和向量数据库:

编码器:

  • OpenAI
  • Cohere
  • HuggingFace
  • FastEmbed
  • Mistral (即将推出)
  • Anthropic (即将推出)

向量数据库:

  • Pinecone
  • Qdrant
  • Weaviate
  • Astra
  • PGVector
  • Chroma (即将推出)

云API

Super-RAG提供了一个云API,是开始使用的最简单方式。该API在合理限制内免费使用。

更多资源

  • GitHub仓库: 获取最新代码和更新
  • 文档: 详细的使用文档
  • E2B.dev: 了解代码解释器的自定义运行时

Super-RAG是一个强大而灵活的RAG工具,适用于各种AI应用场景。无论您是想构建问答系统、知识库还是其他智能应用,Super-RAG都能为您提供所需的性能和功能。🚀🤖

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