Omakase RAG Orchestrator

Ein RAG-Anwendungsframework, das Django, Llamaindex und Google Drive integriert.

Normales ProduktProgrammierungDjangoLlamaindex

Der Omakase RAG Orchestrator ist ein Projekt, das darauf abzielt, die Herausforderungen beim Erstellen von RAG-Anwendungen zu lösen. Er bietet eine umfassende Webanwendung und eine API zur Kapselung großer Sprachmodelle (LLMs) und deren Wrapper. Das Projekt integriert Django, Llamaindex und Google Drive, um die Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit und die Verwaltung von Daten und Benutzerzugriffen zu verbessern.

Verwaltung von Google Drive-Datenquellen mit Scheduler
Benutzerverwaltung mit Zugriffskontrolle und Berechtigungseinstellungen
RAG-API
Verwaltungsoberfläche
Keine Dateidownloads; Änderungen werden nur bei der Datenbanksynchronisierung geprüft und neu heruntergeladen
Sicherung gegen doppelte Blöcke während der Datenbanksegmentierung

Zielgruppe sind Entwickler
die RAG-Anwendungen erstellen müssen. Durch die Vereinfachung der Datenbankverwaltung und des Benutzerzugriffs hilft es ihnen
die Benutzerfreundlichkeit und Funktionalität ihrer Anwendungen zu verbessern.

Webdienst zum Erstellen und Verwalten von RAG-Anwendungen
Automatisierungswerkzeug zur Integration von Google Drive als Datenquelle
Anwendung mit Zugriffskontrolle und Berechtigungseinstellungen für Mehrbenutzerumgebungen

Klonen Sie das Repository und wechseln Sie in das Verzeichnis.
Erstellen Sie das Docker-Image mit `docker-compose build`.
Starten Sie die Docker-Container mit `docker-compose up -d`.
Rufen Sie http://localhost:8000 auf
um zu überprüfen

Website öffnen

Omakase RAG Orchestrator Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

474564576

Absprungrate

36.20%

Durchschnittliche Seiten pro Besuch

6.1

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:06:34

Omakase RAG Orchestrator Besuchstrend

Omakase RAG Orchestrator Geografische Verteilung der Besuche

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Omakase RAG Orchestrator

Omakase RAG Orchestrator Neueste Verkehrssituation

Omakase RAG Orchestrator Besuchstrend

Omakase RAG Orchestrator Geografische Verteilung der Besuche

Omakase RAG Orchestrator Traffic-Quellen

Omakase RAG Orchestrator Alternativen

Omakase RAG Orchestrator — Ein RAG-Anwendungsframework, das Django, Llamaindex und Google Drive integriert.

LazyLLM — Low-Code-Entwicklungstool zum Erstellen von Multi-Agent-Large-Language-Model-Anwendungen

MindMapper — Eine Webanwendung, die interaktive Mindmaps aus URLs, YouTube-Videos oder Textaufforderungen generiert.

Chat2Geo — Chat2Geo ist ein georäumliches Analysetool auf Basis der Fernerkundung, das eine ChatGPT-ähnliche interaktive Erfahrung bietet.

wdoc — wdoc ist ein leistungsstarkes RAG-System (Retrieval Augmented Generation), das zur Verarbeitung und Abfrage von Dokumenten verschiedener Dateitypen dient.

Prototype — Eine schnell startfähige Django-Projektvorlage mit OpenAI-Integration.

Site RAG — Eine Chrome-Erweiterung zum Stellen von Fragen auf Webseiten, mit Unterstützung für lokalen Betrieb und Vektorspeicher.

rag-chat-component — Eine React-Komponente für RAG (Retrieval Augmented Generation) AI-Assistenten, die schnell in Next.js-Anwendungen integriert werden kann.

RAG über Excel-Tabellen — Mit LlamaIndex und IBMs Docling implementierte RAG-Technologie.

RAG-Logger — Open-Source-Tool zur Protokollierung von RAG-Anwendungen

Andoria — Intelligenter Assistent, der Nutzern die direkte Verwendung Ihres Produkts in Ihrer Webanwendung ermöglicht.

Command R7B — Schnell und effizient arbeitendes generatives KI-Modell

E2M — Eine Python-Bibliothek zur Konvertierung verschiedener Dateitypen in das Markdown-Format.

Vision-is-all-you-need — Dokumentenretrieval-System mit visuellem Sprachmodell

GraphRAG Visualisierer — Ein webbasiertes Tool zur Visualisierung und Erkundung des Microsoft GraphRAG-Tools.

Minima — Open-Source lokales RAG, integriert ChatGPT und MCP-Funktionalität

Qwen-Agent — Agent-Framework und -Anwendungen basierend auf Qwen >= 2.0; unterstützt Funktionsaufrufe, Code-Interpreter, RAG und Chrome-Erweiterungen.

Extractous — Schnelles und effizientes Tool zur Extraktion unstrukturierter Daten

Inquir — Erstellen Sie Ihre eigene hochentwickelte Suchmaschine mit KI-Technologie.

Chonkie — Eine leichte und schnelle RAG-Text-Chunking-Bibliothek

Trieve — AI-basierte Infrastruktur-API für Such-, Empfehlungs- und RAG-Dienste.

Dabarqus — Ein Tool zur Integration privater Daten mit großen KI-Sprachmodellen.

Vectorize — Schnelle, präzise RAG-Pipeline für die Produktion.

rag-chatbot — Ein Chatbot, der lokal mit mehreren PDF-Dateien interagieren kann.

voice-chat-pdf — Sprachchat mit Dokumenten mithilfe der OpenAI Echtzeit-API

gptme — Persönlicher KI-Assistent in der Terminalumgebung mit lokalen Tools.

bolt.new — KI-gestützte Sandbox für die Entwicklung von Full-Stack-Webanwendungen

Epsilla — Erstellen Sie produktionsreife LLM-Anwendungen ohne Programmierung.

Kotaemon — Open-Source RAG-basiertes Chat-Tool zum Dialog mit Dokumenten.

Ragie — Entwicklerfreundliches RAG-as-a-Service.