rineshpk/dotnet-rag-pgvector
📦 Open Source Projektrineshpk
Robuste .NET-Implementierung einer RAG-Pipeline unter Verwendung von PostgreSQL und pgvector für semantische Suche.
Dieses Repository dient als umfassender Leitfaden und Boilerplate für .NET-Entwickler, die RAG-Architekturen implementieren möchten. Es schließt die Lücke zwischen traditioneller .NET-Backend-Entwicklung und modernen KI-Workflows. Das Projekt hebt die Integration von .NET Aspire für die Orchestrierung hervor und sorgt für eine nahtlose Entwicklungserfahrung bei der Verwaltung von Abhängigkeiten wie PostgreSQL und LLM-Anbietern. Zu den technischen Hauptmerkmalen gehören die Implementierung der Kosinus-Ähnlichkeitssuche, die Generierung von Vektoreinbettungen und die Orchestrierung des Datenabrufs aus pgvector. Durch die Verwendung von C# und Standard-.NET-Mustern können Entwickler produktionsreife semantische Suchmaschinen erstellen, die sowohl mit lokalen Modellen über Ollama als auch mit cloudbasierten APIs wie OpenAI kommunizieren können. Das Projekt ist modular aufgebaut und eignet sich hervorragend als Ausgangspunkt für Entwickler, die bestehende .NET-Unternehmensanwendungen um intelligente Suchfunktionen erweitern möchten.
💡Highlights
- ├─PostgreSQL pgvector-Integration
- ├─Unterstützt Ollama und OpenAI
- └─Entwickelt mit .NET Aspire
🎯Für
- ├─Backend-Entwickler
- ├─.NET-Architekten
- └─KI-Ingenieure