swiftide下載 - swiftide原始碼下載

swiftide

Ai源碼

v0.14.3

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在使用其他基於 Python 的工具時，效能、穩定性和易用性方面出現了一些問題。於是，Swiftide誕生了。 Swiftide 的目標是提供一個成熟的檢索增強生成庫，快速、易於使用、可靠且易於擴展。

bosun.ai 計畫的一部分。即將推出的自主程式碼改進平台。

我們<3回饋：非常歡迎專案想法、建議和投訴。請隨時提出問題或就不和諧問題與我們聯繫。

很好的起點是本自述文件、swiftide.rs、範例資料夾、bosun.ai 的部落格以及 swiftide-tutorial 的深入教學。

警告

Swiftide 正在大力開發中，在我們努力實現 1.0 的過程中可能會發生重大變化。儘管我們付出了努力，但這裡的文件可能會缺乏所有功能，但還是有些過時。期待錯誤。我們建議始終關注我們的 github 和 api 文件。如果您發現問題或有任何類型的回饋，我們很樂意聽取您對問題的意見。

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我們部落格上的最新更新

使用 Ragas 評估 Swiftide 管道 (2024-09-15)
發布 - Swiftide 0.12 (2024-09-13)
使用 Ollama、FastEmbed 和 OpenTelemetry 的本地代碼英特爾 (2024-09-04
發布 - Swiftide 0.9 (2024-09-02)
帶上自己的變壓器 (2024-08-13)
發布 - Swiftide 0.8 (2024-08-12)
發布 - Swiftide 0.7 (2024-07-28)
建構程式碼問答管道 (2024-07-13)
發布 - Swiftide 0.6 (2024-07-12)
發布 - Swiftide 0.5 (2024-07-1)

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範例

索引本地程式碼項目，分成更小的部分，用元資料豐富節點，並持久保存到 Qdrant 中：

indexing :: Pipeline :: from_loader ( FileLoader :: new ( "." ) . with_extensions ( & [ "rs" ] ) )
        . with_default_llm_client ( openai_client . clone ( ) )
        . filter_cached ( Redis :: try_from_url (
            redis_url ,
            "swiftide-examples" ,
        ) ? )
        . then_chunk ( ChunkCode :: try_for_language_and_chunk_size (
            "rust" ,
            10 .. 2048 ,
        ) ? )
        . then ( MetadataQACode :: default ( ) )
        . then ( move |node| my_own_thing ( node ) )
        . then_in_batch ( Embed :: new ( openai_client . clone ( ) ) )
        . then_store_with (
            Qdrant :: builder ( )
                . batch_size ( 50 )
                . vector_size ( 1536 )
                . build ( ) ? ,
        )
        . run ( )
        . await ? ;

查詢如何使用查詢管道的範例：

query :: Pipeline :: default ( )
    . then_transform_query ( GenerateSubquestions :: from_client (
        openai_client . clone ( ) ,
    ) )
    . then_transform_query ( Embed :: from_client (
        openai_client . clone ( ) ,
    ) )
    . then_retrieve ( qdrant . clone ( ) )
    . then_answer ( Simple :: from_client ( openai_client . clone ( ) ) )
    . query ( "How can I use the query pipeline in Swiftide?" )
    . await ? ;

您可以在 /examples 中找到更多範例

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想像

我們的目標是為檢索增強生成創建一個快速、可擴展的平台，透過易於使用且易於擴展的 API 進一步開發自動化 AI 應用程式。

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特徵

具有非同步並行處理功能的快速、模組化串流索引管道
實驗查詢管道
各種載入器、轉換器、語意分塊器、嵌入器等
透過擴展簡單的特徵或使用閉包來帶來你自己的變壓器
拆分和合併管道
類似 Jinja 的提示模板
儲存到多個後端
與 OpenAI、Groq、Redis、Qdrant、Ollama、FastEmbed-rs、Fluvio、LanceDB 和 Treesitter 集成
使用 RAGAS 評估管道
混合搜尋的稀疏向量支持
tracing tracing以獲取更多資訊。

詳細

特徵	細節
支援的大型語言模型提供商	OpenAI（和 Azure）- 所有模型和嵌入 AWS Bedrock - Anthropic 和 Titan Groq - 所有型號奧拉馬 - 所有型號
載入數據	文件刮痧弗盧維奧實木複合地板其他管道和流
轉換器和元資料生成	為文字和程式碼產生問題和答案 (Hyde) 透過法學碩士的摘要、標題和查詢使用 Tree-sitter 提取定義和參考
分割和分塊	降價文字（text_splitter）代碼（與樹保姆）
貯存	奎德蘭特雷迪斯蘭斯資料庫
查詢管道	相似性和混合搜尋、查詢和回應轉換以及評估