RAG-client-py

SDK Python oficial para RustKissVDB + ejemplos de referencia (chat RAG + ingestión de PDF).

Instalación

uv pip install -e .
# o
pip install -e .

Extras para las demos (PyMuPDF):

pip install -e .[rag]

Configuración

Copia .env.example → .env y ajusta:

RUSTKISS_URL=http://127.0.0.1:9917
RUSTKISS_API_KEY=dev
VDB_COLLECTION=docs_demo
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_EMBED_MODEL=embeddinggemma:300m
OLLAMA_CHAT_MODEL=gemma3:4b

El SDK también expone Config.from_env() para cargar estas variables automáticamente.

Variables soportadas:

Uso básico

from rustkissvdb import Client, Config

cfg = Config.from_env()
with Client(cfg.base_url, api_key=cfg.api_key, timeout=cfg.timeout) as client:
    client.state.put("foo", {"value": 1})
    hits = client.vector.search("docs", [0.1, 0.2], k=3, include_meta=True)
    collections = client.vector.list()
    info = client.vector.info(collections[0]["collection"])
    client.doc.put("tickets", "tk_1", {"title": "Bug"})
    client.sql.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS notes(id INTEGER PRIMARY KEY, body TEXT)")

Ejemplos

• examples/chat_rag_pdf.py: CLI de chat que almacena memoria en RustKissVDB y usa Ollama para embeddings/chat.
• examples/ingest_pdf_to_vdb.py: chunk + embed de un PDF y lo sube a la colección vectorial.
• examples/vector_list_info.py: script corto para listar colecciones y mostrar GET /v1/vector/{collection}.

Ambos se apoyan en el SDK (rustkissvdb.Client) y usan las variables .env.

Scripts legacy

Los scripts originales fueron migrados a examples/. El paquete exporta:

• Client (client.state, client.vector, client.doc, client.sql, client.stream)
• Config (Config.from_env())
• RustKissVDBError

Consulta docs/SDK_PYTHON.md para más detalles.