Вышла версия v0.1.8.
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.
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