RAGxplorer - Herramienta de visualización RAG de código abierto 🔮

Resumen del proyecto

RAGxplorer es una herramienta de código abierto diseñada específicamente para visualizar sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este proyecto, desarrollado por Gabriel Chua, tiene como objetivo ayudar a desarrolladores e investigadores a comprender y depurar mejor los procesos de recuperación de documentos y coincidencia de similitud semántica en aplicaciones RAG.

Funcionalidades principales

1. Procesamiento y carga de documentos

• Soporte para documentos PDF: Permite cargar directamente archivos PDF para su procesamiento.
• Fragmentación de documentos: Divide automáticamente los documentos en bloques de texto adecuados para la vectorización.
• Soporte para múltiples formatos de documento: Soporte extendido para varios formatos de documento.

2. Visualización de incrustaciones vectoriales

• Visualización del espacio de incrustación: Visualiza la representación de los bloques de documentos en el espacio vectorial.
• Exploración de similitud semántica: Muestra intuitivamente las relaciones semánticas entre los bloques de documentos.
• Soporte para múltiples modelos de incrustación: Soporta diferentes modelos de incrustación preentrenados.

3. Visualización de consultas

• Visualización de coincidencia de consultas: Muestra el proceso de coincidencia entre la consulta y los bloques de documentos.
• Visualización de puntuación de similitud: Muestra intuitivamente las puntuaciones de relevancia de los resultados de recuperación.
• Consulta interactiva: Soporta consultas en tiempo real y visualización de resultados.

Características técnicas

Pila tecnológica principal

• Python: Lenguaje de desarrollo principal.
• Streamlit: Marco de interfaz web.
• Incrustaciones vectoriales: Soporte para múltiples modelos de incrustación.
• Librerías de visualización: Utilizadas para la visualización e interacción de datos.

Modelos de incrustación soportados

• thenlper/gte-large: Modelo recomendado por defecto.
• Otros modelos de Hugging Face: Soporte para modelos de incrustación personalizados.

Instalación y uso

Método de instalación

pip install ragxplorer

Ejemplo de uso básico

from ragxplorer import RAGxplorer

# Inicializar cliente
client = RAGxplorer(embedding_model="thenlper/gte-large")

# Cargar documento PDF
client.load_pdf("presentation.pdf", verbose=True)

# Visualizar resultados de la consulta
client.visualize_query("What are the top revenue drivers for Microsoft?")

Inicio rápido

El proyecto ofrece tutoriales completos en Jupyter notebook:

• Tutorial en GitHub
• Versión en Google Colab

Demostración en línea

• Aplicación de demostración en Streamlit
• Repositorio del proyecto de demostración

Escenarios de aplicación

1. Depuración de sistemas RAG

• Evaluación de la calidad de recuperación: Evaluar la precisión y relevancia de la recuperación de documentos.
• Ajuste de parámetros: Ajustar los parámetros del sistema RAG mediante la visualización de resultados.
• Análisis de rendimiento: Analizar el rendimiento del sistema bajo diferentes configuraciones.

2. Educación e investigación

• Enseñanza de conceptos RAG: Ayudar a los estudiantes a comprender cómo funciona RAG.
• Investigación académica: Proporcionar una herramienta de visualización para la investigación relacionada con RAG.
• Desarrollo de prototipos: Verificar rápidamente el diseño de sistemas RAG.

3. Aplicaciones empresariales

• Optimización de búsqueda de documentos: Optimizar los sistemas de búsqueda de documentos internos de la empresa.
• Gestión del conocimiento: Visualizar la estructura organizativa de las bases de conocimiento empresariales.
• Servicio al cliente: Optimizar los sistemas de servicio al cliente basados en RAG.

Ventajas del proyecto

1. Código abierto y comunidad

• Licencia MIT: Completamente de código abierto, de uso y modificación libres.
• Soporte de la comunidad: Comunidad de desarrolladores y colaboradores activa.
• Actualizaciones continuas: Actualizaciones periódicas y mejoras de funcionalidades.

2. Facilidad de uso

• API sencilla: Diseño de API Python intuitivo.
• Interfaz web: Interfaz fácil de usar basada en Streamlit.
• Documentación detallada: Tutoriales y ejemplos de uso completos.

3. Escalabilidad

• Diseño modular: Fácil de extender y personalizar.
• Soporte multimodelos: Soporte para varios modelos de incrustación.
• Mecanismo de plugins: Permite integrar otras herramientas y librerías.

Arquitectura técnica

Componentes principales

1. Procesador de documentos: Responsable de la carga y preprocesamiento de documentos.
2. Motor de vectorización: Procesa la vectorización e incrustación de texto.
3. Motor de visualización: Genera la interfaz de visualización interactiva.
4. Procesador de consultas: Procesa las consultas de usuario y el cálculo de similitud.

Flujo de datos

1. Entrada de documento → Fragmentación de texto → Vectorización → Almacenamiento
2. Entrada de consulta → Vectorización → Cálculo de similitud → Visualización de resultados

Resumen

RAGxplorer es una herramienta de visualización RAG potente y fácil de usar, que proporciona a los desarrolladores un medio eficaz para comprender y optimizar los sistemas RAG. A través de su interfaz de visualización intuitiva, los usuarios pueden depurar y mejorar mejor las aplicaciones de IA basadas en la generación aumentada por recuperación.