ragapp

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。