Dies ist die Linux-Anwendung UltraRAG, deren neueste Version als v0.2.1sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens UltraRAG mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS:
UltraRAG
BESCHREIBUNG:
UltraRAG 2.0 ist ein Low-Code-, MCP-fähiges RAG-Framework, das die Hürde für den Aufbau komplexer Retrieval-Pipelines für Forschung und Produktion senken soll. Es bietet durchgängige Rezepte – von der Kodierung und Indizierung von Korpora bis hin zur Bereitstellung von Retrievern und LLMs –, sodass Nutzer Baselines reproduzieren und schnell iterieren können. Das Toolkit bietet integrierte Unterstützung für gängige RAG-Datensätze, große Korpora und kanonische Baselines sowie eine Dokumentation, die vom „Schnellstart“ über das Debugging bis hin zur Fallanalyse führt. Es fördert die Pipeline-Zusammenstellung durch Konfiguration und ermöglicht Forschern den Austausch von Retrievern, Rerankern und Generatoren ohne aufwändiges Refactoring. Community-Beiträge betonen den Fokus auf die Reduzierung des Engineering-Overheads, um mehr Aufwand für das experimentelle Design zu generieren. Unterstützt von der OpenBMB-Organisation wird es aktiv mit Tutorials und Updates gepflegt.
Eigenschaften
- MCP-basierte Low-Code-Pipeline-Montage für RAG
- Integrierte Datensätze, Korpora und Basisimplementierungen
- Retriever-Kodierungs-, Indizierungs-, Bereitstellungs- und Auswertungsabläufe
- Austauschbare Komponenten für Neubewertung und Generierung
- Tutorials vom Schnellstart bis zum Debuggen und Fallstudien
- Konzipiert für die schnelle Reproduktion und Erweiterung von Forschungsergebnissen
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/ultrarag.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.