llm-app
Canlı işletme veri kaynaklarıyla senkronize kalan gerçek zamanlı RAG boru hatları ve arama API'leri oluşturun.
Google Drive, Sharepoint, Kafka ve Postgres üzerinden canlı güncellenen RAG ve arama boru hatları dağıtın.
llm-app, sürekli değişen veri kaynakları üzerinde Bilgi Tabanlı Artırılmış Üretim (RAG) boru hatları oluşturmak için çalıştırılmaya hazır şablonlar sağlar. Müşteri destek yapay zekasının ve dahili arama motorlarının belge düzenlemelerini vektör depolarını yeniden oluşturmadan anında yansıtmasını gerektiren ekipleri hedefler. Doğrudan ön uç uygulamalarına bağlanan REST HTTP API'leri sunar.
Nedir
Uygulama, Google Drive, SharePoint, AWS S3 ve PostgreSQL gibi platformlardaki sürekli güncellemeleri, eklemeleri ve silinmeleri dinler. Harici vektör veritabanları gerektirmeden yerleşik vektör ve hibrit arama motorlarını kullanarak gelen metin ve medyayı indeksler. Önceden oluşturulmuş şablonlar, GPT-4o ile çok modlu PDF ayrıştırmayı, uyarlanabilir token azaltımını ve Ollama ile yerel kurulumları destekler.
Kimler için
Bu araç, müşteri destek temsilcileri veya otomatik sohbet botları için gerçek zamanlı bilgi alımı oluşturan yazılım mühendislerini ve AI geliştiricilerini hedefler. Kodsuz görsel bir kurucu veya tamamen yönetilen bir SaaS platformu arayan teknik olmayan kullanıcılar için uygun değildir.
Temel özellikler
Canlı Veri Bağlayıcı Senkronizasyonu
SharePoint, Google Drive, S3, Kafka ve veritabanlarından gelen gerçek zamanlı dosya eklemelerini, düzenlemelerini ve silinmelerini takip eder.
Gömülü Arama Motoru
Ek bir sunucu kurulumu gerektirmeden USearch aracılığıyla yerleşik vektör araması ve Tantivy aracılığıyla hibrit tam metin araması içerir.
Çok Modlu Belge Alımı
GPT-4o gibi modelleri kullanarak yapılandırılmamış PDF'lerdeki tabloları, grafikleri ve metinleri ayrıştırır.
Uyarlanabilir Maliyet Tasarruflu RAG
Yanıt doğruluğunu korurken token kullanımını düşürmek için uyarlanabilir bir erişim mimarisi sunar.
Özel Çevrimdışı Çalıştırma
Ollama ve Mistral modellerini kullanarak yerel olarak çalışan çevrimdışı boru hattı şablonları sunar.
3 adımda hazır
Dürüst kararımız
Artıları
- Kaynak belge değişikliklerini manuel yeniden indeksleme işleri olmadan otomatik olarak yansıtır.
- Ayrı vektör veritabanlarına, API ağ geçitlerine ve önbellek katmanlarına olan bağımlılıkları ortadan kaldırır.
- Çok modlu PDF'ler, video arama ve SQL dönüştürme için özel şablonlar sağlar.
- Ön uç entegrasyonu için standart REST HTTP uç noktaları sunar.
Eksileri
- Python geliştirme bilgisi ve Docker yönetimi gerektirir.
- Bellek içi indeksleme, büyük belge koleksiyonları için yüksek sunucu belleği gerektirir.
- Harici model kullanımı, OpenAI veya TwelveLabs gibi sağlayıcılardan API ücretleri doğurur.
- Teknik olmayan destek personeli için yerleşik bir kullanıcı yönetimi konsolu sağlamaz.
Fiyatlar & lisans
Yazılım MIT lisansı altında ücretsiz ve açık kaynaktır. Masraflarınız, ana sunucu altyapı maliyetlerinden ve üçüncü taraf LLM sağlayıcılarından gelebilecek kullanım ücretlerinden oluşur.
Türkçe konuşanlar için işler
879 açık uzaktan yapay zeka eğitimi işi, 15 Kasım 2026 tarihinde güncellendi; çoğu saatlik $20–$175 ödüyor. Bunların 2 tanesi Türkçe konuşanlar için. Zekai ücretsiz listeler; başvuru işverenin platformunda yapılır.
Alternatifler
İncelenmiş bu AI araçları aynı işi anında yapar — puanlı dizinimizden.
Kullanın ya da biz kuralım
SSS
Pinecone gibi ayrı bir vektör veritabanı kurmam gerekiyor mu?
Hayır, llm-app US性和 Tantivy tarafından desteklenen gömülü bir bellek içi motor kullanır, bu nedenle ekstra veritabanı altyapısı gerekmez.
Google Drive'da bir belge güncellendiğinde araç nasıl tepki verir?
Alttaki Pathway çerçevesi güncellemeleri gerçek zamanlı olarak yayınlar ve değişiklikler gerçekleştiği anda vektör indeksini ve önbelleği otomatik olarak günceller.
Bu uygulamayı üçüncü taraf API'lerine veri göndermeden çalıştırabilir miyim?
Evet, Ollama üzerinden barındırılan yerel modelleri kullanarak özel RAG şablonunu dağıtabilirsiniz.
