- Une interface conviviale pour la QA basée sur le RAG (génération augmentée par récupération)
- Conçu pour les utilisateurs généraux qui veulent effectuer de la QA sur des documents et pour les développeurs qui souhaitent construire leur propre pipeline RAG
- Prise en charge de divers LLM : fournisseurs d’API LLM comme OpenAI, AzureOpenAI, Cohere, ainsi que des LLM locaux (
ollama, llama-cpp-python)
- Installation simple : script fourni pour démarrer rapidement
- Possibilité de tester son propre pipeline RAG avec une interface créée avec Gradio (thèmes fournis)
Fonctionnalités principales
- Hébergement d’une interface web de QA sur documents :
- prise en charge de la connexion multi-utilisateur
- organisation des documents en collections privées/publiques
- partage de l’historique de chat et collaboration possibles
- Gestion des LLM et des modèles d’embedding :
- prise en charge des LLM locaux et de fournisseurs d’API populaires comme OpenAI, Azure, Ollama, Groq, etc.
- Pipeline RAG hybride :
- combine par défaut un moteur de recherche hybride (texte intégral et vecteur) et un reranking pour garantir la meilleure qualité de recherche
- Prise en charge de la QA multimodale :
- possibilité de répondre à des questions sur plusieurs documents incluant des schémas et des tableaux
- possibilité de sélectionner dans l’UI les options de parsing de documents multimodaux
- Citations avancées et aperçu des documents :
- fournit des informations de citation détaillées pour garantir la précision
- permet de vérifier les citations et les scores associés avec surlignage dans un visualiseur PDF intégré au navigateur
- affiche un avertissement lorsqu’un document peu pertinent est renvoyé
- Prise en charge de méthodes de raisonnement complexes :
- permet de répondre à des questions complexes ou en plusieurs étapes via la décomposition de questions
- prise en charge du raisonnement basé sur des agents avec
ReAct, ReWOO et d’autres agents
- UI de configuration personnalisable :
- possibilité d’ajuster directement dans l’UI les éléments clés des processus de recherche et de génération (par ex. les paramètres de prompt)
- Extensible :
- construit sur Gradio, ce qui permet de personnaliser librement les éléments d’interface
- prise en charge prévue de diverses stratégies d’indexation et de recherche de documents. Un pipeline d’indexation
GraphRAG est fourni comme exemple
3 commentaires
Il y a tellement de frameworks QA RAG, quels sont les avantages de celui-ci ?
Dans le domaine de la recherche d’information, et dans l’explication, QA ne signifie pas quality assurance mais question answering.
Le nom est amusant. À en juger uniquement par le nom, je me dis que c’est peut-être
kotae(réponse) + Doraemon (mon), donc Kotaemon.