इस प्रोजेक्ट के बारे में

क्विर एक ओपन-सोर्स RAG (रिट्रिवल-ऑग्मेंटेड जनरेशन) फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग डेवलपर्स द्वारा जनरेटिव AI क्षमताओं के अपने एप्लिकेशन में एकीकरण के लिए किया जाता है। इसे 'जनरेटिव AI द्वारा सक्षम द्वितीय मस्तिष्क' के रूप में बाजार में रखा गया है, जो उपयोगकर्ताओं को फ़ाइलों को इनपुट करने और बड़े भाषा मॉडलों का उपयोग करके उन्हें पूछताछ करने की अनुमति देता है। मुख्य विशेषताएं इनके बीच हैं: - **निर्माणात्मक RAG**: एक प्री-कॉन्फ़िगर्ड, कुशल RAG पाइपलाइन जिससे डेवलपर्स अपने उत्पाद पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं बजाय इंफ्रास्ट्रक्चर पर। - **LLM लचीलापन**: OpenAI, Anthropic, Mistral और Ollama के माध्यम से स्थानीय मॉडलों सहित विभिन्न LLM के साथ संगत है। - **फ़ाइल समर्थन**: PDF, TXT और Markdown जैसे कई फ़ाइल प्रारूपों के साथ काम करता है, और कस्टम पार्सर जोड़ने की क्षमता है। - **अनुकूलन**: RAG कार्यप्रणाली को अनुकूलित करने की अनुमति देता है, जिसमें इंटरनेट खोज और टूल जोड़ना शामिल है। - **मेगापार्स एकीकरण**: मेगापार्स के साथ फ़ाइल इनपुट के लिए एकीकरण करता है। फ्रेमवर्क को pip के माध्यम से स्थापित किया जा सकता है (`pip install quivr-core`) और इसके लिए Python 3.10 या नए की आवश्यकता होती है। डेवलपर्स केवल कुछ पंक्तियों के कोड के साथ कार्यात्मक RAG 'ब्रेन' बना सकते हैं। क्विर YAML-आधारित कॉन्फ़िगरेशन का समर्थन भी करता है जो RAG कार्यप्रणाली को परिभाषित करने की अनुमति देता है, जिसमें इतिहास फ़िल्टरिंग, पुनर्प्राप्ति, रीरैंकिंग (उदाहरण के लिए Cohere का उपयोग करके) और LLM पैरामीटर जैसे तापमान और टोकन सीमाएं शामिल हैं। प्रोजेक्ट को Apache 2.0 लाइसेंस के तहत लाइसेंस प्राप्त है।