需求人群:
"目标受众为需要构建RAG应用的开发者,它通过简化数据库管理和用户访问,帮助他们提高应用的可用性和功能性。"
使用场景示例:
用于构建和管理RAG应用的Web服务
集成Google Drive作为数据源的自动化工具
多用户环境下具有访问和权限控制的应用程序
产品特色:
管理Google Drive的数据源并带有调度器
用户管理,包含访问控制和权限设置
RAG API
管理面板
不下载文件,仅在数据库同步时检查修改并重新下载
在数据库分块过程中确保没有重复块
使用教程:
克隆仓库并进入目录
运行docker-compose build构建Docker镜像
运行docker-compose up -d启动Docker容器
访问http://localhost:8000查看应用是否运行
运行迁移命令docker-compose exec web python manage.py migrate
重新运行docker compose以确保数据库运行
运行seeder命令docker-compose exec web python manage.py seeder
使用python manage.py check_api确保API工作正常
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最新流量情况
月访问量
4.75m
平均访问时长
00:06:34
每次访问页数
6.10
跳出率
36.20%
流量来源
直接访问
52.19%
自然搜索
32.64%
邮件
0.04%
外链引荐
12.93%
社交媒体
2.02%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
14.32%
德国
3.68%
印度
9.04%
俄罗斯
3.92%
美国
19.25%
一个集成了Django、Llamaindex和Google Drive的RAG应用框架。
Omakase RAG Orchestrator是一个旨在解决构建RAG应用时遇到的挑战的项目,它通过提供一个综合的Web应用程序和API来封装大型语言模型(LLMs)及其包装器。该项目整合了Django、Llamaindex和Google Drive,以提高应用的可用性、可扩展性和数据及用户访问管理。
一个快速启动带有OpenAI集成的Django项目的模板。
Prototype是一个用于快速搭建Django项目的模板,集成了OpenAI功能,通过Docker容器化实现便捷部署。它为开发者提供了一个高效的起点,能够快速启动并运行一个具备人工智能功能的Web应用。该模板通过简化环境配置和项目搭建流程,帮助开发者专注于核心功能的开发,同时利用OpenAI的强大能力扩展应用的智能化特性。项目开源且采用MIT许可证,适合希望快速开发智能Web应用的开发者。
利用LlamaIndex和IBM's Docling实现的RAG技术
RAG over excel sheets是一个结合了LlamaIndex和IBM's Docling技术的人工智能项目,专注于在Excel表格上实现检索式问答(RAG)。该项目不仅可以应用于Excel,还可以扩展到PPTs和其他复杂的文档。它通过提供高效的信息检索和处理能力,极大地提高了数据分析和文档管理的效率。
使用OpenAI实时API与文档进行语音聊天
voice-chat-pdf是一个基于LlamaIndex项目,使用Next.js构建的示例,它通过简单的RAG系统,允许用户通过语音与PDF文档进行交互。这个项目需要OpenAI API密钥来访问实时API,并在项目中生成文档的嵌入向量,以便进行语音交互。它展示了如何将先进的机器学习技术应用于提高文档交互的效率和便捷性。
低代码构建多Agent大模型应用的开发工具
LazyLLM是一个致力于简化人工智能应用构建流程的开发工具,它通过提供低代码的解决方案,使得开发者即使不了解大模型也能轻松组装包含多个Agent的AI应用。LazyLLM支持一键部署所有模块,跨平台兼容,自动进行网格搜索参数优化,以及高效的模型微调,从而提升应用效果。
一个命令行工具,可以生成针对您的数据的LlamaIndex应用
create-llama是一个方便开始使用LlamaIndex的最简单方法!它是一个简单易用的命令行工具,根据您的要求生成一个完整的应用 - 您只需提供自己的数据即可开始!要开始,请运行:npx create-llama。该应用程序会询问您一系列关于希望生成什么样的应用程序的问题。您需要提供自己的OpenAI API密钥,并做出一些决定。生成的应用程序具有一个数据文件夹,您可以在其中放置任意数量的文件;应用程序会在构建时自动索引它们,之后您可以快速与它们聊天。您可以选择不同的前端和后端选项。一旦您的应用程序启动并运行,您可以根据您的喜好对其进行自定义!
简化发票管理,自动提取发票信息
DecodeBills AI是一款可以自动将发送到电子邮件的发票整齐地存储在Google Drive中,并通过人工智能提取摘要到Google Sheets中的工具。它能自动读取发票的PDF附件,并将摘要信息提取到Google Sheets中的总账中,同时将发票按月份整齐地存储在Google Drive中。它比人工数据输入更准确,使用了Amazon Web Services (AWS)和OpenAI的chatGPT进行训练。当AI对提取的值不确定时,会在摘要中用红色文字突出显示,使您更容易发现潜在的错误。除了可以快速查看摘要,还可以通过每个条目旁边的PDF文件链接轻松检查详细的发票信息。
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