ragapp

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简单配置的企业级Agentic RAG方案

RAGapp是一款企业级Agentic RAG解决方案,配置简单如OpenAI的自定义GPT,可通过Docker部署在云基础设施中。基于LlamaIndex构建,支持OpenAI和Gemini托管AI模型以及本地Ollama模型。提供Docker Compose和即将推出的Kubernetes部署选项。访问Admin UI进行配置,详情请参阅各端点和安全信息。

RAGappDockerLlamaIndexOpenAI云基础设施Github开源项目

RAGapp 项目介绍

RAGapp 是一个简单易用的企业级 Agentic RAG(检索增强生成)应用程序。它的配置过程与 OpenAI 的自定义 GPT 一样简单,但可以部署在企业自己的云基础设施上,使用 Docker 容器化技术。该项目基于 LlamaIndex 构建,旨在为企业提供一种便捷的方式来利用 RAG 技术。

主要特点

  1. 简单配置:通过管理界面轻松配置 RAGapp。
  2. 灵活部署:可以部署在企业自己的云基础设施中。
  3. 多模型支持:支持使用 OpenAI、Gemini 的托管 AI 模型,以及通过 Ollama 使用本地模型。
  4. 用户友好界面:提供管理界面和聊天界面。
  5. API 支持:提供 API 接口,方便集成到其他系统中。

快速开始

使用 Docker 可以快速启动 RAGapp。只需运行以下命令:

docker run -p 8000:8000 ragapp/ragapp

然后,通过访问 http://localhost:8000/admin 来配置 RAGapp。

接口说明

RAGapp 提供了三个主要接口:

  1. 管理界面:http://localhost:8000/admin
  2. 聊天界面:http://localhost:8000
  3. API 文档:http://localhost:8000/docs

需要注意的是,聊天界面和 API 只有在 RAGapp 配置完成后才能正常使用。

安全性考虑

RAGapp 本身不包含认证层,这是为了方便与企业现有的 API 网关或类似服务集成。未来版本将支持基于从 API 网关转发的访问令牌进行访问限制。

部署选项

RAGapp 提供了多种部署方式:

  1. 使用 Docker Compose 部署单个 RAGapp 实例,集成 Ollama 和 Qdrant。
  2. 部署多个 RAGapp 实例,并提供一个管理界面。
  3. 支持 Kubernetes 部署,可以轻松部署到企业自己的云基础设施中。

开发指南

对于开发者,RAGapp 提供了详细的开发指南。开发过程中需要注意,部分源代码是从 create-llama 项目动态获取的。在提交更改之前,需要更新源代码。

项目支持

如果用户有任何问题、功能请求或发现了 bug,可以在 GitHub 上提出 issue 或直接联系项目维护者。

总的来说,RAGapp 为企业提供了一种简单、灵活且强大的方式来实现 RAG 技术的应用,有助于企业更好地利用 AI 技术提升业务能力。

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