BestRAG

BestRag 소개! 이 Python 라이브러리는 하이브리드 검색 방지 생성 (RAG) 접근 방식을 활용하여 임베딩을 효율적으로 저장하고 검색합니다. 밀도가 높고 희소하며 늦은 상호 작용 임베드를 결합하여 BestRag는 대형 데이터 세트를 관리하기위한 강력한 솔루션을 제공합니다.

특징

하이브리드 래그 : 성능 향상을 위해 밀도가 높고 희소하며 늦은 상호 작용 임베딩을 활용합니다.
? 쉬운 통합 : 임베딩을 저장하고 검색하기위한 간단한 API.
? PDF 지원 : PDF 문서에서 직접 임베딩을 직접 저장하십시오.

설치

BestRag를 설치하려면 간단히 실행하십시오.

pip install bestrag

? 용법

프로젝트에서 BestRag를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

 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" )

참고 : Qdrant는 4GB의 저장 장치가있는 무료 계층을 제공합니다. API 키와 엔드 포인트를 생성하려면 Qdrant를 방문하십시오.

? 기여

BestRag 에 자유롭게 기여하십시오! 버그보고, 기능 제안 또는 풀 요청 제출 여부에 관계없이 기부금을 환영합니다.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다.

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