quivr

Quivr est un framework open source RAG (Génération Augmentée par la Récupération) conçu pour aider les développeurs à intégrer les capacités d'IA générative dans leurs applications. Vendu comme un 'cerveau secondaire' alimenté par l'IA générative, il permet aux utilisateurs d'ingérer des fichiers et de les interroger à l'aide de grands modèles linguistiques. Caractéristiques clés incluent : - **RAG à orientation spécifique** : Un pipeline RAG prédéfini et efficace permettant aux développeurs de se concentrer sur leur produit plutôt que sur l'infrastructure. - **Flexibilité LLM** : Compatible avec divers modèles LLM tels qu'OpenAI, Anthropic, Mistral et des modèles locaux via Ollama. - **Prise en charge des fichiers** : Fonctionne avec plusieurs formats de fichiers tels que PDF, TXT et Markdown, avec la possibilité d'ajouter des parseurs personnalisés. - **Personnalisation** : Permet de personnaliser le workflow RAG, y compris l'ajout de recherches sur Internet et d'outils. - **Intégration de Megaparse** : Intègre Megaparse pour l'ingestion de fichiers. Le framework peut être installé via pip (`pip install quivr-core`) et nécessite Python 3.10 ou plus récent. Les développeurs peuvent créer un 'cerveau' RAG fonctionnel en quelques lignes de code. Quivr prend également en charge une configuration basée sur YAML pour définir les workflows RAG, y compris les paramètres de filtrage de l'historique, de récupération, de reranking (par exemple, en utilisant Cohere), et les paramètres LLM tels que la température et les limites de jetons. Le projet est sous licence Apache 2.0.