BestRAG

Présentation de Bestrag ! Cette bibliothèque Python exploite une approche de génération (RAG) de récupération hybride pour stocker et récupérer efficacement les intégres. En combinant des intégres denses, clairsemées et tardives, Bestrag propose une solution robuste pour gérer de grands ensembles de données.

Caractéristiques

Rag hybride : utilise des intégres denses, clairsemées et tardives pour des performances améliorées.
? Intégration facile : API simple pour stocker et rechercher des intégres.
? Prise en charge du PDF : stockez directement les intégres à partir des documents PDF.

Installation

Pour installer Bestrag , exécutez simplement:

pip install bestrag

? Usage

Voici comment vous pouvez utiliser Bestrag dans vos projets:

 from bestrag import BestRAG

rag = BestRAG (
    url = "https://YOUR_QDRANT_URL" , 
    api_key = "YOUR_API_KEY" , 
    collection_name = "YOUR_COLLECTION_NAME"
)

# Store embeddings from a PDF
rag . store_pdf_embeddings ( "your_pdf_file.pdf" , "pdf_name" )

# Search using a query
results = rag . search ( query = "your search query" , limit = 10 )
print ( results )

# Delete particular pdf embeddings
rag . delete_pdf_embeddings ( "home/notes.pdf" )

Remarque : QDrant propose un niveau gratuit avec 4 Go de stockage. Pour générer votre clé API et votre point de terminaison, visitez QDrant.

? Contributif

N'hésitez pas à contribuer à Bestrag ! Qu'il s'agisse de signaler des bogues, de suggérer des fonctionnalités ou de soumettre des demandes de traction, vos contributions sont les bienvenues.

Licence

Ce projet est autorisé sous la licence du MIT.

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Créé par Samadpls?