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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 868
使用教程
环境要求
- Python 3.9+
- 一个向量库与嵌入模型凭证
安装与启动步骤
-
1安装
一个包搞定数据接入到向量化的流水线。
pip install neumai -
2写 pipeline
yaml 里声明数据源、嵌入模型与目标向量库。
cat > pipeline.yml <<'EOF' source:/n type: csv config: {path: ./data.csv} embed:/n type: openai sink:/n type: pinecone EOF -
3跑一次入库
首次全量灌，之后可增量。
neumai run pipeline.yml -
4接检索
用同一套配置起查询接口。
neumai serve pipeline.yml
如何确认成功
目标向量库中出现与源数据条数匹配的记录，且能检索到相关内容。
注意事项
- 把嵌入与存储解耦是它的核心，换模型只要改 yaml。
- 全量灌前先小样本跑通，避免把配额打光。
核心亮点
- 声明式配置，快速接入多种数据源和向量库，减少重复开发
- 内置增量同步与调度，解决数据更新和一致性问题
- 与 LangChain 等生态集成，便于构建端到端 RAG 应用
不足之处
- 早期项目，文档和社区生态尚不完善
- 对复杂数据转换和自定义管道的支持可能有限
适用场景
- 构建企业级知识库问答系统，需要持续同步内部文档
- 开发基于 RAG 的智能助手，需要管理多源异构数据
- 需要将网页、PDF 等非结构化数据批量向量化并更新索引
替代项目
LlamaIndex、LangChain、Unstructured
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