Repolode
Предложить
pathwaycom

pathwaycom/serviette

No-code RAG-сервер, который индексирует документы из папки в одной из 8 векторных баз данных и обновляет ответы при изменении файлов.

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
58,782
Форки
1,513
Открытые issues
8
Последний коммит
5 дней назад

Что это?

serviette — сервер генерации с дополненной поиском (RAG), который полностью настраивается через один YAML-файл. Укажите папку с документами, выберите векторную базу данных и модель для создания эмбеддингов — и сервер предоставит веб-чат и версионированный REST API (/api/v1), которые отвечают на вопросы по этим документам и приводят ссылки на источники.

Индексатор работает как отдельный процесс на базе фреймворка Pathway для потоковой обработки данных, поэтому изменения и новые файлы, а также удаления попадают в векторное хранилище за считаные секунды — вручную переиндексировать данные не нужно. По умолчанию используется DuckDB — встраиваемая база данных, состоящая из одного файла; также поддерживаются pgvector, Qdrant, Milvus, ChromaDB, Weaviate, Pinecone и MongoDB Atlas Vector Search. Источниками могут быть локальные файлы, Google Drive, S3/MinIO и SharePoint. Поддерживается обработка текста, файлов Office, PDF, отсканированных изображений, аудио и видео при наличии соответствующего API-ключа.

Проект написан на Python и распространяется по лицензии MIT; для работы нужен бесплатный лицензионный ключ Pathway. Он отвечает на один вопрос за раз, используя актуальное состояние документов; память диалога и учетные записи пользователей не предусмотрены.

Ключевые возможности

  • 01Настраивается через один YAML-файл; интерактивный мастер поможет его создать.
  • 02Поддерживает 8 векторных баз данных; DuckDB используется по умолчанию и не требует дополнительной настройки.
  • 03Отслеживает изменения в источниках в реальном времени и обновляет индекс за считаные секунды после правок и удалений.
  • 04Поддерживает дополнительные методы: гибридный поиск BM25 и векторный поиск, переранжирование, декомпозицию запросов и MMR.
  • 05Предоставляет интерфейс чата и REST API на одном порту.

Сценарии использования

  • Создание внутреннего ассистента для ответов на вопросы по корпоративным документам, который учитывает изменения файлов.
  • Создание прототипа RAG-пайплайна локально с DuckDB и бесплатной локальной моделью для эмбеддингов.
  • Добавление REST-эндпоинта с ответами и ссылками на источники к существующей векторной базе данных, которую используют другие приложения.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите пакет с помощью pip

    pip install serviette
  2. 2

    Укажите бесплатный лицензионный ключ Pathway

    export PATHWAY_LICENSE_KEY=...
  3. 3

    Укажите ключ API OpenAI для генерации ответов

    export OPENAI_API_KEY=sk-...
  4. 4

    Запустите демо и откройте чат по адресу localhost:8989

    serviette demo --embedder openai

Что важно знать

  • Для запуска требуется бесплатный лицензионный ключ Pathway.
  • Система отвечает только на один вопрос за раз и не сохраняет историю диалога, не поддерживает учетные записи пользователей и не предоставляется как хостинг-сервис.
  • Для стандартных локальных эмбеддингов требуется большая установка PyTorch, если не использовать флаг сборки для CPU.

Темы

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

Частые вопросы

Что такое serviette?
No-code RAG-сервер, который индексирует документы из папки в одной из 8 векторных баз данных и обновляет ответы при изменении файлов. serviette — сервер генерации с дополненной поиском (RAG), который полностью настраивается через один YAML-файл. Укажите папку с документами, выберите векторную базу данных и модель для создания эмбеддингов — и сервер предоставит веб-чат и версионированный REST API (/api/v1), которые отвечают на вопросы по этим документам и приводят ссылки на источники.
serviette можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
serviette распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
serviette всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в serviette — 16 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать serviette?
Создание внутреннего ассистента для ответов на вопросы по корпоративным документам, который учитывает изменения файлов. Создание прототипа RAG-пайплайна локально с DuckDB и бесплатной локальной моделью для эмбеддингов. Добавление REST-эндпоинта с ответами и ссылками на источники к существующей векторной базе данных, которую используют другие приложения.
Как установить serviette?
Установите пакет с помощью pip: pip install serviette Укажите бесплатный лицензионный ключ Pathway: export PATHWAY_LICENSE_KEY=... Укажите ключ API OpenAI для генерации ответов: export OPENAI_API_KEY=sk-... Запустите демо и откройте чат по адресу localhost:8989: serviette demo --embedder openai
Где скачать serviette?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/pathwaycom/serviette

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

open-webui / open-webui

Самостоятельно размещаемый интерфейс для общения с локальными моделями Ollama и API, совместимыми с OpenAI: без привязки к провайдерам, с RAG, плагинами и доступом для нескольких пользователей.

ИИ и машинное обучение#llm#ollama#openai-api
156,2 тыс.22,7 тыс.PythonOtherОбновлён позавчера

deeplethe / utopia

Самостоятельно размещаемая база знаний на Rust, которая строит бивременной граф знаний по документам, поддерживает RAG-поиск, рассуждения на основе онтологий и доступ для агентов через MCP.

ИИ и машинное обучение#knowledge-graph#rag#llm
8,4 тыс.1,2 тыс.RustApache-2.0Обновлён позавчера