破碎管式设备

你的LLM是编造出来的.

你的聊天员刚刚告诉别人了 三十个 假期时间。 手册说二十. 这个库捕捉到:它对照它给出的源头检查一个答案的每一个句子,数字,"不"和包括条件,没有额外的模型呼叫. 如果你需要的话,它也会为你修建管道.

npm install @devilsdev/rag-pipeline-utils

节点.js 22+. 普通JS,无害环境管理和类型Script类型出框.

3.9中新设

• 下降的条件被抓住. 一个答案,不包含一个条件 它的源设置, 像"经管理者批准", 现在失败检查.
• 长的答案要快得多. 不到半秒,就会收到1000份判决答复.
• 来自PDF和网页的更清洁文本. 相取相取前正入正觉.
• /edge 无 nodejs_compat (3.9.1) (中文(简体) ). Cloudflare工人的缓冲管线和成本估算不再抛出"process.emitwarning不是一个函数";警告到 console.warn。 。 。 .

发布注释 • 妇女 更改日志

从3.8.1升级还是提前升级? 升级到3.8.2或以后的安保措施;建议3.9.0。 如果您在 Qdrant 、 Pinecone 、 Weaviate 或 pgvector 中存储具有顶级访问限制的文档, 请重新输入 : 3.8.2 联合国。 。 。 .

抓住化妆品

从任何地方带来一个答案:这个图书馆,LangChain, Mastra, AI SDK或LlamaIndex. 用它得到的来源传过来:

import { checkAnswer } from "@devilsdev/rag-pipeline-utils";

const check = await checkAnswer({
  answer:
    "Full-time employees receive thirty days of paid vacation per year. " +
    "Remote work is allowed two days per week.",
  sources: [
    {
      pageContent:
        "Full-time employees receive twenty days of paid vacation per year.",
    },
    {
      pageContent:
        "Remote work is allowed two days per week with manager approval.",
    },
  ],
});

console.log(check.grounded); // false
console.log(check.groundedness); // 0
console.log(check.unsupported); // ["Full-time employees receive thirty days of paid vacation per year.", "Remote work is allowed two days per week."]

两个句子被抓住:第一个句子写错了号码,第二个句子删除了它的源头要求的"经管理者批准",这就使得它声称的比手册所说的要多. 运行于本地,没有API密钥 和没有发送任何地方。 担心句子吗? 添加 judge 你的LLM被问到 单凭措辞就失败的句子 而别无他法. 在StackBlitz上试试看 带着你自己的答案.

一条十几条线路的管道

这一个也不需要 API 密钥: 内置的 TF- IDF 嵌入器和内存存储器 。 在OpenAI,Anthropic,Ollama或任何AI SDK模型中进行交换,当你准备好了.

import {
  createRagPipeline,
  LocalEmbedder,
  MemoryRetriever,
} from "@devilsdev/rag-pipeline-utils";

const docs = [
  { id: "vacation", content: "Full-time employees get twenty vacation days." },
  { id: "remote", content: "Remote work is allowed two days per week." },
];

const embedder = new LocalEmbedder();
embedder.train(docs.map((doc) => doc.content));
const retriever = new MemoryRetriever();
await retriever.store(
  docs.map((doc) => ({ ...doc, vector: embedder.embed(doc.content) })),
);

const pipeline = createRagPipeline({ embedder, retriever });
const result = await pipeline.run({ query: "How many vacation days?" });

console.log(result.results[0].id); // "vacation"

从工作应用开始? npm create rag-pipeline@latest 脚手架为Next.js配有AI SDK,Mastra,或Cloudflare工人.

为什么人们会来找它

• {\fn华文楷体\fs16\1cHE0E0E0}你可以看到地面. 判决引用和依据得分,实际核对数字、单位、日期和否定. verifyCitations() 重复检查引用的 Claude 和 OpenAI 手.
• 后退辜负了建设. rag-pipeline eval 得分在CI的一组测试,当答案变得更糟时会红. 破旧行动 将结果张贴在您的拉动请求上.
• 弹得不错. 为任何Vercel AI SDK型号的中间软件打地基,马斯特拉分数和护栏,捷士和维特选手.
• 有收据的护栏. 快速注射检测和 PII 校正 发表准确性和召回性,加ACL过滤器,在任何东西到达模型之前.
• 准备生产. 混合搜索,再排行,符号预算,超时和取消,重试,缓存,以及带有分数的OpenTeleometry(或Langfuse)痕迹.
• 包括连接器. OpenAI, Anthropic, Cohere, Ollama, pgvector, Qdrant, Pinecone 和 韦维特. 任何与一个 embed() 或者说 generate() 方法也是可行的.
• 一个真正的CLI. init, (中文(简体) ), ingest, (中文(简体) ), query, (中文(简体) ), eval 财务报告和审定财务报表 serve在本地指数下,如果喜欢的话.
• 奔跑在边缘. A 类 /edge 为Cloudflare工人,Vercel Edge和德诺建造.
• 和克劳德谈谈. @devilsdev/rag-mcp-server 让克洛德搜索您的文件文件夹, 并检查自己的答案 .

随便拿吧

主包有诸相. 如果安装大小问题, 较小的就在那里 :

继续

• 使用可运行代码的大小写在StackBlitz上点击一次
• 文档: 向导、 API 参考和 国 际
• 如何比较 与LangChain.js,马斯特拉和AI SDK合作
• 实例 编辑 更改日志

找到窃听器还是有主意? 打开一个问题。一颗恒星在 GitHub 图像 帮助其他devs找到它.

发表于GitHub Actions with npm出处. 安保报告:见 警卫。 。 。 . 麻省理工学院 有执照.