ragapp

모든 기업에서 에이전트 래그를 사용하는 가장 쉬운 방법.

OpenAI의 사용자 정의 GPT로 구성하는 것은 간단하지만 Docker를 사용하여 자체 클라우드 인프라에 배포 할 수 있습니다. llamaindex를 사용하여 제작되었습니다.

시작 · 엔드 포인트 · 배포 · 연락처

시작하세요

실행하려면 이미지와 함께 Docker 컨테이너를 시작하십시오.

docker run -p 8000:8000 ragapp/ragapp

그런 다음 ragapp를 구성하려면 http : // localhost : 8000/admin에서 admin ui에 액세스하십시오.

OpenAi 또는 Gemini에서 호스팅 된 AI 모델과 Ollama를 사용하는 로컬 모델을 사용할 수 있습니다.

참고 : 오류가 발생하지 않으려면 최신 버전의 Docker 및 (필요한 경우) Docker Compose를 사용하는 것이 좋습니다.

엔드 포인트

Docker 컨테이너는 다음 엔드 포인트를 노출시킵니다.

• admin ui : http : // localhost : 8000/admin
• 채팅 UI : http : // localhost : 8000
• API : http : // localhost : 8000/docs

참고 : 채팅 UI 및 API는 RAGAPP가 구성된 경우에만 작동합니다.

보안

입증

Ragapp 컨테이너 만 디자인별로 인증 계층이 제공되지 않습니다. 이것은 트래픽을 RAGAPP로 라우팅하는 API 게이트웨이의 작업입니다. 이 단계는 클라우드 제공 업체와 사용하는 서비스에 크게 의존합니다. Pure Docker Compose 환경의 경우 Management UI 배포와 함께 Ragapp을 볼 수 있습니다.

권한 부여

이후 버전의 RAGAPP는 API 게이트웨이 또는 이와 유사한 액세스 토큰을 기반으로 한 액세스 제한을 지원합니다.

전개

Docker Compose 사용

이러한 Docker Compose 배포 중 하나를 사용하여 RAGAPP를 자신의 인프라에 쉽게 배포 할 수 있습니다.

1. Ollama 및 Qdrant와의 Ragapp
2. 관리 UI와 함께 여러 ragapp

Kubernetes

자체 클라우드 인프라에 RAGAPP를 쉽게 배포 할 수 있습니다. 맞춤형 K8S 배포 설명자가 곧 출시 될 예정입니다.

개발

ragapp :

중요 :이 프로젝트 소스 코드의 일부는 Create-Llama 프로젝트에서 동적으로 검색됩니다. 변경 사항을 커밋하기 전에 make build-frontends 호출하여 소스 코드를 업데이트하십시오.

SRC/RAGAPP 디렉토리로 이동하여 다음에 시작하십시오.

 export ENVIRONMENT=dev
poetry install --no-root
make build-frontends
make dev

그런 다음 관리자 UI를 확인하려면 http : // localhost : 3000/admin으로 이동하십시오.

참고 : 시가 설치되어 있는지 확인하십시오.

연락하다

질문, 기능 요청 또는 버그를 찾았습니까? 문제를 열거 나 Marcusschiesser에게 연락하십시오.

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