rag-postgres-openai-python
Une application RAG pour poser des questions sur des lignes dans une table de base de données. Déployable sur Azure Container Apps avec PostgreSQL Flexible Server.
Posez des questions sur des données dans une base de données via une application de chat web qui utilise l'IA pour les réponses.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentUne application RAG pour poser des questions sur des lignes dans une table de base de données. Déployable sur Azure Container Apps avec PostgreSQL Flexible Server.
rag-postgres-openai-python compte 496 étoiles sur GitHub. Il a été forké 1.1k fois. rag-postgres-openai-python est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2024. rag-postgres-openai-python est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : ai-azd-templates, azd-templates, azure-container-apps, azure-openai.
Qu'est-ce que rag-postgres-openai-python ?
Une application RAG pour poser des questions sur des lignes dans une table de base de données. Déployable sur Azure Container Apps avec PostgreSQL Flexible Server.
rag-postgres-openai-python est-il open source ?
rag-postgres-openai-python est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
rag-postgres-openai-python est-il gratuit ?
Oui. rag-postgres-openai-python est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est rag-postgres-openai-python ?
rag-postgres-openai-python est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage rag-postgres-openai-python est-il écrit ?
rag-postgres-openai-python est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/azure-samples-rag-postgres-openai-python.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.