RAGLite: 複数のデータベースと言語モデルをサポートする効率的な検索補強生成（RAG）ツール。

はじめに

RAGLiteは、PostgreSQLまたはSQLiteデータベースをサポートするRAG（Retrieval Augmented Generation）用のPythonツールキットです。RAGLiteは軽量で効率的な機能で知られており、幅広いオペレーティングシステムで動作し、MetalやCUDAなどの様々なアクセラレーションオプションをサポートしています。

機能一覧

• ネイティブのllama-cpp-pythonモデルを含む、複数の言語モデルのサポート
• キーワードおよびベクトル検索データベースとしてPostgreSQLとSQLiteをサポート
• 多言語のFlashRankを含む、複数の並べ替えオプションが利用可能
• 依存関係が軽く、PyTorchもLangChainも不要！
• PDFからMarkdownへの変換をサポート
• マルチベクトル埋め込みと文脈ブロック見出し
• カスタマイズ可能 チャットGPT Web、Slack、Teamsをサポートするクラス・フロントエンド
• 複数のファイルタイプに対するドキュメントの挿入と検索をサポート
• 業績評価を検索し、生成するためのツールを提供する。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. spaCyの多言語文章モデルをインストールする：

   pip install https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/xx_sent_ud_sm-3.7.0/xx_sent_ud_sm-3.7.0-py3-none-any.whl
   

2. 高速化されたllama-cpp-pythonのプリコンパイルバイナリをインストールする(オプションだが推奨)：

   LLAMA_CPP_PYTHON_VERSION=0.2.88 PYTHON_VERSION=310 ACCELERATOR=metal | cu121 | cu122 | cu123 | cu124 PLATFORM=macosx_11_0_arm64 | linux_x86_64 | win_am64 | win_am64win_amd64
   pip install "https://github.com/abetlen/llama-cpp-python/releases/download/v$LLAMA_CPP_PYTHON_VERSION-$ACCELERATOR/llama_cpp_python-$LLAMA_CPP_PYTHON_VERSION-cp$PYTHON_VERSION-cp$PYTHON_VERSION-$PLATFORM.whl"]をインストールします。
   

3. RAGLiteをインストールします：

   pip install raglite
   

4. カスタマイズ可能なChatGPTのようなフロントエンドサポートをインストールします：

   pip install raglite[chainlit]をインストールする。
   

5. 追加ファイルタイプのサポートをインストールします：

   pip install raglite[pandoc]
   

6. 設置評価サポート：

   pip install raglite[ragas]
   

使用ガイドライン

1. RAGLiteの設定::
   • PostgreSQLまたはSQLiteデータベースと、サポートされている言語モデルを設定します：

     from raglite import RAGLiteConfig
     my_config = RAGLiteConfig(
     db_url="postgresql://my_username:my_password@my_host:5432/my_database"、
     llm="gpt-4o-mini"、
     embedder="text-embedding-3-large"
     )
     

2. ドキュメントの挿入::
   • PDF文書を挿入し、変換して埋め込みます：

     from pathlib import Path
     from raglite import insert_document
     insert_document(Path("On the Measure of Intelligence.pdf"), config=my_config)
     

3. 検索と生成::
   • ベクトル検索、キーワード検索、またはハイブリッド検索を使用してください：

     from raglite import hybrid_search, keyword_search, vector_search
     prompt = "知能はどのように測定されるか？"
     chunk_ids_hybrid, _ = hybrid_search(prompt, num_results=20, config=my_config)
     

4. 質問の並べ替えと回答::
   • 検索結果の並び替えと回答の生成

     from raglite import rerank_chunks、 ぼろ
     chunks_reranked = rerank_chunks(prompt, chunk_ids_hybrid, config=my_config)
     stream = rag(prompt, search=chunks_reranked, config=my_config)
     for update in stream.
     print(update, end="")
     

5. 評価の検索と生成::
   • Ragasを使用して業績評価を検索し、作成する：

     from raglite import answer_evals, evaluate, insert_evals
     insert_evals(num_evals=100, config=my_config)
     answer_evals_df = answer_evals(num_evals=10, config=my_config)
     evaluation_df = evaluate(answered_evals_df, config=my_config)
     

6. ChatGPTライクなフロントエンドの展開::
   • カスタマイズ可能なChatGPTライクなフロントエンドを展開：

     raglite chainlit --db_url sqlite:///raglite.sqlite --llm llama-cpp-python/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/*Q4_K_M.gguf@4096 --。埋め込み llama-cpp-python/lm-kit/bge-m3-gguf/*F16.gguf
     

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