AiKraft

pathwaycom/serviette

Готовые облачные шаблоны для RAG, AI-пайплайнов и корпоративного поиска с живыми данными. 🐳 Docker-friendly. ⚡ Всегда в синхронизации с Sharepoint, Google Drive, S3, Kafka, PostgreSQL, real-time data APIs и другими источниками.

RAG⭐ 58 772Jupyter Notebookпоследний релиз: v0.1.8
Открыть на GitHub ↗Сайт проекта ↗

Что это за инструмент

Pathway — это фреймворк для создания AI-пайплайнов с поддержкой живых данных (Live Data), позволяющий быстро разворачивать RAG-приложения и корпоративный поиск через готовые шаблоны.

Зачем нужен

Инструмент решает задачу поддержания актуальности знаний в LLM-приложениях за счет автоматической синхронизации с источниками данных (S3, SharePoint, Kafka, PostgreSQL) в реальном времени. Он упрощает внедрение RAG и гибридного поиска, устраняя необходимость в сложной настройке инфраструктуры для индексации и кэширования.

Что можно реализовать

  • Создание систем RAG для ответов на вопросы по документам (PDF, DOCX), хранящимся в облачных хранилищах или локальной файловой системе.
  • Индексация и поиск по мультимедиа: анализ видео с помощью TwelveLabs или обработка слайдов PowerPoint/PDF.
  • Преобразование неструктурированных финансовых отчетов (PDF) в SQL-таблицы PostgreSQL для последующих запросов на естественном языке.
  • Развертывание полностью приватных RAG-пайплайнов локально с использованием Mistral и Ollama без отправки данных в облако.

Ключевые возможности

  • Живая синхронизация: автоматическое отслеживание добавления, удаления и обновления данных в источниках (SharePoint, Google Drive, S3, Kafka, APIs).
  • Встроенная индексация: поддержка векторного, гибридного и полнотекстового поиска с кэшированием в памяти (in-memory).
  • Готовые шаблоны: наличие специализированных приложений (Adaptive RAG, Multimodal RAG с GPT-4o, Unstructured-to-SQL) с возможностью легкой кастомизации.
  • Простота деплоя: запуск через Docker с экспортом HTTP API, совместимость с GCP, AWS, Azure, Render и on-premises.
  • Оптимизация затрат: технология Adaptive RAG позволяет снизить потребление токенов до 4x при сохранении точности.

👤 Кому подойдёт: разработчики AI-приложений, инженеры данных, архитекторы корпоративных систем

Релизы