عن المشروع

يوفر تطبيق Pathway LLM قوالب أنظمة AI جاهزة للنشر لبناء تطبيقات RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) عالية الدقة وتطبيقات البحث المؤسسي على نطاق واسع. تتصل القوالب بمصادر بيانات حية تشمل أنظمة الملفات المحلية، وGoogle Drive، وSharePoint، وS3، وKafka، وPostgreSQL، وواجهات برمجة التطبيقات للبيانات الحية، مع المزامنة التلقائية للإضافات والحذف والتحديثات. تشمل قوالب التطبيقات: تطبيق RAG للإجابة على الأسئلة المستندة إلى المستندات، وفهرسة المستندات الحية كخدمة متجر متجه، وRAG متعدد الوسائط باستخدام GPT-4o لاستخراج الجداول والرسوم البيانية من ملفات PDF، وخط أنابيب من غير المهيكلة إلى SQL يحول الوثائق المالية إلى استعلامات SQL مهيكلة، وRAG التكيفي لتقليل تكاليف الرمز المميز، وRAG الخاص باستخدام Mistral وOllama للنشر المحلي بالكامل، وSlides AI Search لفهرسة ملفات PowerPoint وPDF، وVideo RAG مع TwelveLabs للبحث في محتوى الفيديو. يعمل إطار العمل كحاويات Docker مع واجهة برمجة تطبيقات HTTP وواجهة Streamlit اختيارية. يلغي الحاجة إلى قواعد بيانات المتجهات المنفصلة أو المخبأة أو أطر عمل API من خلال توفير فهرسة متجهة مدمجة (عبر usearch) وبحث نصوص هجين (عبر Tantivy)، مع جميع المعالجات داخل الذاكرة مع التخزين المؤقت. يمكن توسيع القوالب لملايين الصفحات ويمكن نشرها على GCP أو AWS أو Azure أو Render أو على الخوادم الخاصة. تتضمن كل قالب تعليمات إعداد في ملف README، وتتوفر قوالب إضافية للرموز على موقع Pathway.