moodlehq/wiki-rag
📦 Open Source Projektmoodlehq
Experimentelles RAG-System zur Anbindung von MediaWiki-Inhalten an eine OpenAI-kompatible API.
Das wiki-rag-Projekt ist ein spezialisiertes, Python-basiertes Framework, das statische MediaWiki-Dokumentationen in dynamische, abfragbare Wissensdatenbanken verwandelt. Das System automatisiert die Erfassung von Wiki-Seiten über die MediaWiki-API, verarbeitet diese und speichert die Embeddings in einer Milvus-Vektordatenbank für effiziente semantische Suchen.
Technische Hauptmerkmale:
- Automatisierte MediaWiki-Ingestion-Pipeline.
- Vektorbasierte Suche mit Milvus für hohe Performance.
- OpenAI-kompatible API-Schnittstelle für Standard-LLM-Clients.
- Modulare Architektur für die Forschung an RAG-Optimierungen.
Durch die Bereitstellung einer standardisierten Schnittstelle ermöglicht wiki-rag Entwicklern, ihre Wiki-Inhalte als Live-Datenquelle für RAG-Anwendungen zu nutzen. Es ist besonders nützlich für Teams, die umfangreiche Dokumentationen pflegen und KI-gestützte Support-Bots oder interne Wissensassistenten implementieren möchten, ohne ihre Daten manuell migrieren zu müssen.
💡Highlights
- ├─MediaWiki-API-Ingestion
- ├─Milvus-Vektorspeicherung
- └─OpenAI-kompatible API
🎯Für
- ├─Wissensmanager
- ├─KI-Ingenieure
- └─DevOps-Ingenieure