swirlai/swirl-search

解決的問題

SWIRL 提供跨多個應用程式與數據源的聯邦式 AI 搜尋與檢索增強生成 (RAG)，而無需使用者將數據移動、複製或拷貝到中央向量資料庫。它消除了對複雜 ETL 流水線的需求，並允許搜尋結果遵循原始數據源現有的權限。

工作原理

SWIRL 不是預先對數據進行索引，而是即時查詢數據源。它使用流水線式的 Processor 架構來轉換查詢與回應。然後使用餘弦向量相似度（透過 spaCy 與 NLTK）對結果進行重新排序，並可以選擇性地使用連接的 LLM（例如 OpenAI）生成帶有引用的答案。

適用對象

需要在 SharePoint、Confluence、GitHub 與 Jira 等工具之間實現統一搜尋介面的團隊與開發人員，以及希望在無需管理向量資料庫的基礎設施開銷的情況下實現 RAG 的使用者。

亮點

• 零數據移動：數據保留在原處，避免了為了管理與安全而進行的二次複製。
• 聯邦搜尋：可存取超過 100 個用於各種應用程式與服務的連接器。
• 即時 RAG：使用您自己的 LLM 金鑰生成帶有引用的有據回答。
• 可擴展架構：易於擴展的 Connector 與 Mixer 物件，用於新增新的數據源。
• 快速部署：可以透過 Docker 在約兩分鐘內完成部署。