RAG e Conhecimento ·Médio

RAG Como Serviço

Construa e implemente um serviço de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) pronto para produção utilizando Claude 3.5 Sonnet e Ragie.ai. Esta implementação permite criar um sistema de consulta de documentos com uma interface Streamlit amigável em menos de 50 linhas de código Python.

Código aberto completo
Explicado em português

Ficha técnica

Categoria: RAG e Conhecimento
Dificuldade: Médio
Modelos: Claude
Frameworks: -
Corre local?: Precisa de APIs cloud
Chaves necessárias: Nenhuma

Licença Apache-2.0 · conteúdo curado, traduzido e mantido pelo Doutor AI.

Tutorial completo

🖇️ RAG-as-a-Service com Claude 3.5 Sonnet

Constrói e implementa um serviço de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) pronto para produção utilizando Claude 3.5 Sonnet e Ragie.ai. Esta implementação permite-te criar um sistema de consulta de documentos com uma interface Streamlit amigável em menos de 50 linhas de código Python.

Funcionalidades

Pipeline RAG pronto para produção
Integração com Claude 3.5 Sonnet para geração de respostas
Upload de documentos a partir de URLs
Consulta de documentos em tempo real
Suporte para modos de processamento de documentos rápidos e precisos

Como Começar?

Clona o repositório do GitHub

git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
cd awesome-llm-apps/rag_tutorials/rag-as-a-service

2. Instala as dependências necessárias:

npm install

pip install -r requirements.txt

Obtém a tua chave de API da Anthropic e a chave de API da Ragie

Regista-te para uma conta Anthropic e obtém a tua chave de API
Regista-te para uma conta Ragie e obtém a tua chave de API

Executa a aplicação Streamlit

streamlit run rag_app.py

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