Dans ce thread Hacker News, #JaiDécouvert le RAG kotaemon (https://github.com/Cinnamon/kotaemon).
J'ai fait un simple test sur "Live Demo", j'ai trouvé le résultat très intéressant :
Dans le README, #JaiDécouvert GraphRAG (https://github.com/microsoft/graphrag), nano-graphrag (https://github.com/gusye1234/nano-graphrag) et LightRAG (https://github.com/HKUDS/LightRAG).
J'ai compris que kotaemon peut fonctionner avec nano-graphrag, LightRAG et GraphRAG et que nano-graphrag était recommandé.
J'ai lu :
Support for Various LLMs: Compatible with LLM API providers (OpenAI, AzureOpenAI, Cohere, etc.) and local LLMs (via
ollama
andllama-cpp-python
).
J'ai l'impression que kotaemon est un outil de RAG complet, prêt à l'emploi, contrairement à llama_index qui se positionne davantage comme une bibliothèque de plus bas niveau.
Dans le Projet 20 - "Créer un POC d'un RAG", je pense commencer par tester kotaemon.