semvec/pypi-packages huggingface dataset:
rag-lib 0.1.0
Modular library for implementing Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines.
License: MIT
Requires Python: <4.0,>=3.11

# rag_lib

`rag_lib` — это библиотека для построения Retrieval-Augmented Generation (RAG) пайплайнов. Она предоставляет набор модулей для обработки данных, работы с языковыми моделями, генерации ответов и управления всем процессом.

## Возможности

- **Answer Generation:** Модуль генерации ответов, основанный на встроенных моделях.
- **Chunker:** Разделение данных на блоки для дальнейшей обработки.
- **Clearer:** Очистка данных и приведение их к стандартному формату.
- **Converter:** Преобразование данных между форматами.
- **Embedding:** Генерация эмбеддингов для текста с использованием моделей.
- **Indexer:** Индексация данных для эффективного поиска.
- **LLM:** Взаимодействие с крупными языковыми моделями (LLM).
- **Pipeline:** Управление RAG-пайплайнами и их автоматизация.
- **Prompt Augmentation:** Улучшение подсказок (prompts) для взаимодействия с LLM.
- **Retriever:** Извлечение данных, релевантных запросу.

## Установка

Для использования библиотеки добавьте её в ваш проект через PyPI:

```bash
pip install rag_lib
bananopie-bns 0.0.3
A python library to simplify sending and receiving Banano. Also a RPC wrapper.
License: MIT
Requires Python: >=3.5

A direct translation of the resolver bits of the [BNS Typescript Library](https://github.com/stjet/bns) into Python. That Typescript library relies on the banani library, which was a translation of bananopie (a Python library for Banano). And this library relies on bananopie too... Seems like I've gone full circle.

See the [BNS protocol spec](https://github.com/stjet/bns/blob/master/bns_protocol.md) for more details.

Published on pypi as [bananopie-bns](https://pypi.org/project/bananopie-bns/):

```
pip install bananopie-bns
```

Example from tests.py:

```python
from bananopie_bns import *
from bananopie import RPC

rpc = RPC("https://kaliumapi.appditto.com/api")

#all the TLDs as of Nov 19 2024
test_tld_mapping = {
  "mictest": "ban_1dzpfrgi8t4byzmdeidh57p14h5jwbursf1t3ztbmeqnqqdcbpgp9x8j3cw6",
  "jtv": "ban_3gipeswotbnyemcc1dejyhy5a1zfgj35kw356dommbx4rdochiteajcsay56",
  "ban": "ban_1fdo6b4bqm6pp1w55duuqw5ebz455975o4qcp8of85fjcdw9qhuzxsd3tjb9",
}

resolver = Resolver(rpc, test_tld_mapping)

nishina247 = resolver.resolve("nishina247", "mictest")

print(nishina247["resolved_address"])
print(len(nishina247["history"]), nishina247["metadata_hash"])

print(resolver.resolve("doesnotexist19190836", "jtv") == None)
print(resolver.resolve("skip", "jtv")["resolved_address"])

print(resolver.resolve_backwards_ish("ban_1n4f89e93kkg5dchm1thgqcd6hchtidunbru3pwbq11iwn11qwbgyka8ruop", "mictest")["resolved_address"])
```