SaiAkhil066/CORTEX-AI-SUPER-RAG

O que é?

Recursos principais

• 01As respostas citam o arquivo de origem e o número da página de cada trecho utilizado.
• 02A recuperação híbrida combina busca por palavras-chave com BM25 e busca vetorial com FAISS.
• 03O roteamento por fonte restringe a busca a um arquivo quando a pergunta o menciona.
• 04O reranking cross-encoder ordena os trechos candidatos por relevância.
• 05O mecanismo de avaliação integrado compara configurações de recuperação usando seu próprio conjunto de perguntas.
• 06As bases de conhecimento são salvas em disco e podem ser ampliadas depois.

Casos de uso

• Consultar uma pasta de manuais internos, contratos ou relatórios sem enviar os arquivos para um serviço na nuvem.
• Experimentar técnicas de RAG e medir quais funcionam melhor nos seus próprios documentos.
• Criar um protótipo de ferramenta de perguntas e respostas sobre documentos em um laptop, usando modelos do Ollama.

Início rápido

1. 1

   Clone o repositório

   git clone https://github.com/SaiAkhil066/CORTEX-AI-SUPER-RAG.git
2. 2

   Acesse a pasta do projeto e instale as dependências do Python

   cd CORTEX-AI-SUPER-RAG pip install -r requirements.txt
3. 3

   Baixe o modelo de chat e o modelo de embeddings no Ollama

   ollama pull llama3.1:8b ollama pull nomic-embed-text
4. 4

   Inicie o app e abra http://localhost:8501

   python -m streamlit run app.py

Antes de usar

• !É necessário ter o Ollama instalado e em execução localmente, além de uma máquina capaz de executar os modelos.
• !Em um laptop, as respostas de um modelo 8B podem levar aproximadamente de 30 a 90 segundos.
• !De acordo com o benchmark do README, cálculos como proporções continuam sendo um ponto fraco do modelo 8B padrão.

Em coleções

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é CORTEX-AI-SUPER-RAG?

Um app local de geração aumentada por recuperação que responde a perguntas sobre PDFs, arquivos Word e texto, citando o arquivo e a página, com execução via Ollama. O Cortex RAG permite enviar PDFs, documentos Word ou arquivos de texto e fazer perguntas em linguagem natural. Cada resposta informa o arquivo e a página de onde veio, além do trecho usado. Tudo roda na sua própria máquina via Ollama, sem precisar de chave de API nem enviar arquivos para a nuvem.

CORTEX-AI-SUPER-RAG é gratuito? Qual é a licença?

CORTEX-AI-SUPER-RAG é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

CORTEX-AI-SUPER-RAG ainda é mantido?

Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de CORTEX-AI-SUPER-RAG foi em 28 de set. de 2026.

Para que posso usar CORTEX-AI-SUPER-RAG?

Consultar uma pasta de manuais internos, contratos ou relatórios sem enviar os arquivos para um serviço na nuvem. Experimentar técnicas de RAG e medir quais funcionam melhor nos seus próprios documentos. Criar um protótipo de ferramenta de perguntas e respostas sobre documentos em um laptop, usando modelos do Ollama.

Como instalar CORTEX-AI-SUPER-RAG?

Clone o repositório: git clone https://github.com/SaiAkhil066/CORTEX-AI-SUPER-RAG.git Acesse a pasta do projeto e instale as dependências do Python: cd CORTEX-AI-SUPER-RAG pip install -r requirements.txt Baixe o modelo de chat e o modelo de embeddings no Ollama: ollama pull llama3.1:8b ollama pull nomic-embed-text Inicie o app e abra http://localhost:8501: python -m streamlit run app.py

Onde consigo CORTEX-AI-SUPER-RAG?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/SaiAkhil066/CORTEX-AI-SUPER-RAG