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pathwaycom/serviette

Servidor RAG sin código que indexa una carpeta de documentos en una de 8 bases de datos vectoriales y mantiene las respuestas sincronizadas cuando cambian los archivos.

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Último commit
hace 5 días

¿Qué es?

serviette es un servidor de generación aumentada por recuperación (RAG) que se configura por completo con un único archivo YAML. Solo tienes que indicarle una carpeta de documentos y elegir una base de datos vectorial y un modelo de embeddings; después, ofrece un chat web y una REST API versionada (/api/v1) que responde a partir de esos documentos y cita sus fuentes.

El indexador se ejecuta como un proceso independiente basado en el framework de datos en tiempo real Pathway, de modo que las ediciones, los archivos nuevos y las eliminaciones se reflejan en la base de datos vectorial en cuestión de segundos, sin necesidad de volver a indexar manualmente. El backend predeterminado es DuckDB, una base de datos integrada en un único archivo; también se admiten pgvector, Qdrant, Milvus, ChromaDB, Weaviate, Pinecone y MongoDB Atlas Vector Search. Las fuentes incluyen archivos locales, Google Drive, S3/MinIO y SharePoint. El procesamiento admite texto, archivos de Office, PDF, imágenes escaneadas y audio o video cuando se configura la API key correspondiente.

El proyecto está escrito en Python, cuenta con licencia MIT y requiere una clave de licencia gratuita de Pathway. Responde una pregunta a la vez a partir del estado actual de los documentos; no incluye memoria de conversación ni cuentas de usuario.

Funciones clave

  • 01Se configura con un único archivo YAML y ofrece un asistente interactivo para generarlo.
  • 02Admite 8 bases de datos vectoriales y usa DuckDB como opción predeterminada sin configuración.
  • 03Supervisa las fuentes en tiempo real para actualizar el índice en cuestión de segundos cuando hay ediciones o eliminaciones.
  • 04Ofrece búsqueda híbrida opcional con BM25 y vectores, reranking, descomposición de consultas y MMR.
  • 05Ofrece una interfaz de chat y una REST API en el mismo puerto.

Casos de uso

  • Crear un asistente interno de preguntas y respuestas sobre documentos de la empresa que se mantenga actualizado cuando cambien los archivos.
  • Prototipar localmente un pipeline RAG con DuckDB y un modelo de embeddings local gratuito.
  • Añadir un endpoint REST que genere respuestas con citas a una base de datos vectorial existente que utilicen otras aplicaciones.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete con pip

    pip install serviette
  2. 2

    Configura tu clave de licencia gratuita de Pathway

    export PATHWAY_LICENSE_KEY=...
  3. 3

    Configura tu clave de API de OpenAI para generar respuestas

    export OPENAI_API_KEY=sk-...
  4. 4

    Ejecuta la demo y abre el chat en localhost:8989

    serviette demo --embedder openai

Antes de usarlo

  • Necesitas una clave de licencia gratuita de Pathway para ejecutarlo.
  • Responde una pregunta a la vez y no guarda el historial de conversación ni ofrece cuentas de usuario o un servicio alojado.
  • Los embeddings locales predeterminados requieren una instalación grande de PyTorch, salvo que uses el flag de compilación para CPU.

Temas

#rag#vector-database#semantic-search#llm#document-qa#real-time#self-hosted#chromadb#document-search#duckdb

Preguntas frecuentes

¿Qué es serviette?
Servidor RAG sin código que indexa una carpeta de documentos en una de 8 bases de datos vectoriales y mantiene las respuestas sincronizadas cuando cambian los archivos. serviette es un servidor de generación aumentada por recuperación (RAG) que se configura por completo con un único archivo YAML. Solo tienes que indicarle una carpeta de documentos y elegir una base de datos vectorial y un modelo de embeddings; después, ofrece un chat web y una REST API versionada (/api/v1) que responde a partir de esos documentos y cita sus fuentes.
¿serviette es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
serviette es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿serviette sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de serviette fue el 16 oct 2026.
¿Para qué puedo usar serviette?
Crear un asistente interno de preguntas y respuestas sobre documentos de la empresa que se mantenga actualizado cuando cambien los archivos. Prototipar localmente un pipeline RAG con DuckDB y un modelo de embeddings local gratuito. Añadir un endpoint REST que genere respuestas con citas a una base de datos vectorial existente que utilicen otras aplicaciones.
¿Cómo se instala serviette?
Instala el paquete con pip: pip install serviette Configura tu clave de licencia gratuita de Pathway: export PATHWAY_LICENSE_KEY=... Configura tu clave de API de OpenAI para generar respuestas: export OPENAI_API_KEY=sk-... Ejecuta la demo y abre el chat en localhost:8989: serviette demo --embedder openai
¿Dónde consigo serviette?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/pathwaycom/serviette

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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