Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-15 22:43 UTC

Marker-Inc-Korea / AutoRAG

AutoRAG: Now your agent can find anything in your computer. It gets smarter if you are using it frequently.

TypeScript · PythonLicencia propia★ 5073 estrellas⑂ 433 forksdesde ene 2024Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandosServicio de redcómo se determina
#analysis#automl#benchmarking#document-parser#embeddings#evaluation#llm#llm-evaluation#llm-ops#open-source#ops#optimization#pipeline#python#qa#rag#rag-evaluation#retrieval-augmented-generation

Marker-Inc-Korea/AutoRAG tiene un índice de salud de 90 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Security (55/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

90
global / 100
Excelente

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

90
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 76 se calibra a 90 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Markr.AIOrganización
143 seguidores57 repositorios públicosdesde nov 2020

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
npm@autorag/librarian2.4.28277hace 3 días—
PyPIAutoRAG0.3.25149377hace 22 díasautomlautoml-ragautoragragevaluationrag-autorag-evaluation

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

85Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

75Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
11.1/36Cadencia de commits — 16/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 223 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year223
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year16

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 75 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 3 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~6 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count75
latest_release_tagv2.4.2
releases_from_tagsno
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

71Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

90Excelente
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 5073 estrellas
22/25Forks — 433 forks
8.3/15Observadores — 32 observadores
Datos de entrada utilizados
forks433
stars5073
watchers32
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

59Moderado
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licencia — archivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
0/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges0
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

56Moderado
Cómo se puntúa
44.9/80Descargas mensuales — 2320 descargas/mes en npm, pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packages@autorag/librarian, AutoRAG
dependents—
ecosystemsnpm, pypi
total_downloads—
monthly_downloads2320
unverified_packages_excluded—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

70Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

60Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
11.3/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 50% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 27 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled27
top_contributor_share0,497

Capacidad de respuesta a issues y PR

58Moderado
Cómo se puntúa
35.2/42Resolución de issues — 84% de issues cerradas
23.2/30Aceptación de PR — 620/801 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/29 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs620
open_issues124
closed_issues635
prs_merged_7d16
prs_decided_7d18
prs_merged_30d40
prs_decided_30d43
issue_closed_ratio0,837
closed_unmerged_prs181
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Propiedad y custodia

70Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
15.5/25Alcance del propietario — 143 seguidores de Marker-Inc-Korea
24.5/25Trayectoria — 57 repos públicos, cuenta de ~5 años
Datos de entrada utilizados
followers143
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginMarker-Inc-Korea
public_repos57
account_age_days2134

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 2 paquete(s) en npm, pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 3 días
20/20Historial de versiones — 77 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packages@autorag/librarian, AutoRAG
ecosystemsnpm, pypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish3

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 6 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — biome.json, legacy/pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://marker-inc-korea.github.io/AutoRAG/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 18 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsanalysis, automl, benchmarking, document-parser, embeddings, evaluation, llm, llm-evaluation, llm-ops, open-source, ops, optimization, pipeline, python, qa, rag, rag-evaluation, retrieval-augmented-generation
has_wikisí
homepagehttps://marker-inc-korea.github.io/AutoRAG/
docs_sitehttps://marker-inc-korea.github.io/AutoRAG/
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

55Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

59Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 1/29 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
2/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 48 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,9
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

41Débil
Cómo se puntúa
5.5/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 3 afectados: chromadb 1.5.9 (critical 9.8), aiohttp 3.13.5 (high 7.5), couchbase 4.6.3 (high 7.5)
11/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — 1 afectados: nltk 3.10.3 (high 7.0)
24.7/40Sin avisos pendientes — 3 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 1042 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories38
affected_packages4
assessed_packages293
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 3
direct_affected_packages3
Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:AutoRAG@0.3.25 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 293 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

78Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, legacy/AGENTS.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 92 de 95 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,968
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, legacy/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes26.709

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

80Excelente
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile, legacy/docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — biome.json, legacy/pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — tsconfig.json
10/10Entorno reproducible — lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
8/8Mantenimiento automatizado — 5 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languagesí
bootstrap_filesMakefile, legacy/docs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configstsconfig.json
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,05

Legibilidad del código para modelos

100Excepcional
Cómo se puntúa
45/45Código verificable por tipos — TypeScript (tipado estático)
54.9/55Tamaños de archivo manejables — 1/718 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languageTypeScript
largest_source_bytes75.873
source_files_sampled718
oversized_source_files1

Interfaces legibles por máquina

40Débil
Cómo se puntúa
40/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — legacy/autorag/deploy/swagger.yml
0/20Servidor MCP
0/40Ejemplos ejecutables
Datos de entrada utilizados
example_dirs—
has_mcp_signalno
api_schema_fileslegacy/autorag/deploy/swagger.yml
interfaces_expected_ofnetwork-service

Datos clave

5073estrellas de GitHub
27contribuidores
223commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
75versiones publicadas
2factor bus
124issues abiertas
npm, PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 433 ⇿
0Estrellas
433Forks
71Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

0100200300400500433222024-022025-052026-09
Mayor 1Menor 7Parche 59

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-15 22:42 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/29 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
9SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
4Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities48 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 77
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIpydantic>=2.9.2legacy/pyproject.toml
PyPInumpy>=2.2.6legacy/pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.3legacy/pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67.1legacy/pyproject.toml
PyPItiktoken>=0.9.0legacy/pyproject.toml
PyPIopenai>=2.8.0legacy/pyproject.toml
PyPIrank_bm25>=0.2.2legacy/pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.2legacy/pyproject.toml
PyPIpyarrow>=23.0.1legacy/pyproject.toml
PyPIfastparquet>=2024.11.0legacy/pyproject.toml
PyPIsacrebleu>=2.5.1legacy/pyproject.toml
PyPIevaluate>=0.4.4legacy/pyproject.toml
PyPIrouge_score>=0.1.2legacy/pyproject.toml
PyPIrich>=14.0.0legacy/pyproject.toml
PyPIclick>=8.2.1legacy/pyproject.toml
PyPIcohere>=5.18.0legacy/pyproject.toml
PyPItokenlog>=0.0.3legacy/pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.12.13,<3.14legacy/pyproject.toml
PyPIvoyageai>=0.3.2legacy/pyproject.toml
PyPImixedbread-ai>=2.2.6legacy/pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.7.0legacy/pyproject.toml
PyPIemoji>=2.14.1legacy/pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.115.13legacy/pyproject.toml
PyPIbanks>=2.4.2legacy/pyproject.toml
PyPIgrpcio>=1.66.2,<1.84.0legacy/pyproject.toml
PyPIgrpcio-health-checking>=1.66.2,<1.84.0legacy/pyproject.toml
PyPIgrpcio-status>=1.66.2,<1.84.0legacy/pyproject.toml
PyPIgrpcio-tools>=1.66.2,<1.84.0legacy/pyproject.toml
PyPIdatasets>=3.5.1legacy/pyproject.toml
PyPIpymilvus>=2.6.0b0,<4legacy/pyproject.toml
PyPIchromadb>=1.0.0legacy/pyproject.toml
PyPIweaviate-client>=4.15.2legacy/pyproject.toml
PyPIpinecone—legacy/pyproject.toml
PyPIcouchbase>=4.4.0legacy/pyproject.toml
PyPIqdrant-client>=1.12.1legacy/pyproject.toml
PyPIquart>=0.20.0legacy/pyproject.toml
PyPIpyngrok>=7.2.11legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index>=0.12.42legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-core>=0.12.42legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-readers-file>=0.4.9legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-embeddings-openai>=0.3.1legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-embeddings-ollama>=0.6.0legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-embeddings-openai-like>=0.1.1legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-llms-openai>=0.4.7legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-llms-openai-like>=0.4.0legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-retrievers-bm25>=0.5.2legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-llms-bedrock>=0.3.8legacy/pyproject.toml
PyPIllama-parse>=0.6.21legacy/pyproject.toml
PyPIstreamlit>=1.54.0legacy/pyproject.toml
PyPIgradio>=6.15.0legacy/pyproject.toml
PyPIlangchain>=1.3.9legacy/pyproject.toml
PyPIlangchain-core>=1.3.3legacy/pyproject.toml
PyPIlangchain-community>=0.4.1legacy/pyproject.toml
PyPIlangchain-text-splitters>=1.1.2legacy/pyproject.toml
PyPIlangsmith>=0.8.18legacy/pyproject.toml
PyPIpanel>=1.7.1legacy/pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.13.2legacy/pyproject.toml
PyPIipykernel>=6.29.5legacy/pyproject.toml
PyPIipywidgets>=8.1.7legacy/pyproject.toml
PyPIipywidgets_bokeh>=1.6.0legacy/pyproject.toml
npm@earendil-works/pi-agent-core^0.85.1package.json
npm@earendil-works/pi-ai^0.85.1package.json
npm@earendil-works/pi-coding-agent0.85.1package.json
npm@earendil-works/pi-tui0.85.1package.json
npm@opendataloader/pdf^2.5.7package.json
npm@rhwp/core0.8.6package.json
npmchardet^2.2.0package.json
npmfast-xml-parser^5.11.1package.json
npmiconv-lite^0.7.3package.json
npmjszip^3.10.1package.json
npmmailparser^3.9.20package.json
npmslides-grab^1.5.1package.json
npmsmol-toml1.8.0package.json
npmtesseract.js^7.0.0package.json
npmtypebox^1.3.25package.json
npmxlsx^0.18.5package.json
npmyaml^2.9.0package.json
Todas las dependencias 539

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 80 paquetes directos y 459 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
npm@earendil-works/pi-agent-core^0.85.1directa
npm@earendil-works/pi-ai^0.85.1directa
npm@earendil-works/pi-coding-agent0.85.1directa
npm@earendil-works/pi-tui0.85.1directa
npm@opendataloader/pdf^2.5.7directa
npm@rhwp/core0.8.6directa
npmchardet^2.2.0directa
npmfast-xml-parser^5.11.1directa
npmiconv-lite^0.7.3directa
npmjszip^3.10.1directa
npmmailparser^3.9.20directa
npmslides-grab^1.5.1directa
npmsmol-toml1.8.0directa
npmtesseract.js^7.0.0directa
npmtypebox^1.3.25directa
npmxlsx^0.18.5directa
npmyaml^2.9.0directa
PyPIaiohttp3.13.5directa
PyPIbanks2.5.0directa
PyPIchromadb1.5.9directa
PyPIclick8.4.2directa
PyPIcohere7.0.9directa
PyPIcouchbase4.6.2directa
PyPIdatasets5.0.1directa
PyPIemoji2.15.0directa
PyPIevaluate0.4.6directa
PyPIfastapi0.136.3directa
PyPIfastparquet2026.5.0directa
PyPIgradio6.17.3directa
PyPIgrpcio1.83.0directa
PyPIgrpcio-health-checking1.81.1directa
PyPIgrpcio-status1.83.0directa
PyPIgrpcio-tools1.81.1directa
PyPIipykernel7.3.0directa
PyPIipywidgets8.1.9directa
PyPIipywidgets-bokeh1.8.0directa
PyPIlangchain1.3.16directa
PyPIlangchain-community0.4.2directa
PyPIlangchain-core1.6.0directa
PyPIlangchain-text-splitters1.1.2directa
PyPIlangsmith0.11.1directa
PyPIllama-index0.14.24directa
PyPIllama-index-core0.14.24directa
PyPIllama-index-embeddings-ollama0.9.0directa
PyPIllama-index-embeddings-openai0.6.0directa
PyPIllama-index-embeddings-openai-like0.3.1directa
PyPIllama-index-llms-bedrock0.5.0directa
PyPIllama-index-llms-openai0.7.10directa
PyPIllama-index-llms-openai-like0.7.2directa
PyPIllama-index-readers-file0.6.0directa
PyPIllama-index-retrievers-bm250.7.1directa
PyPIllama-parse0.6.94directa
PyPImixedbread-ai2.2.6directa
PyPInumpy2.2.6directa
PyPInumpy2.3.5directa
PyPIopenai2.54.0directa
PyPIpandas2.3.3directa
PyPIpanel1.9.4directa
PyPIpinecone9.1.0directa
PyPIpyarrow25.0.1directa
PyPIpydantic2.13.4directa
PyPIpymilvus3.0.1directa
PyPIpyngrok8.1.2directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIqdrant-client1.19.0directa
PyPIquart0.20.0directa
PyPIquart0.22.0directa
PyPIrank-bm250.2.2directa
PyPIrich15.0.0directa
PyPIrouge-score0.1.2directa
PyPIsacrebleu2.6.0directa
PyPIscikit-learn1.7.2directa
PyPIscikit-learn1.9.0directa
PyPIseaborn0.13.2directa
PyPIstreamlit1.62.0directa
PyPItiktoken0.14.0directa
PyPItokenlog0.0.3directa
PyPItqdm4.70.0directa
PyPIvoyageai0.5.0directa
PyPIweaviate-client4.16.2directa
npm@biomejs/biome2.5.12indirecta
npm@types/mailparser^3.4.6indirecta
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PyPIunstructured0.18.32indirecta
PyPIunstructured0.25.2indirecta
PyPIunstructured-client0.42.12indirecta
PyPIunstructured-client0.46.1indirecta
PyPIunstructured-inference1.2.0indirecta
PyPIunstructured-inference1.6.13indirecta
PyPIunstructured-pytesseract0.3.15indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuuid-utils0.17.0indirecta
PyPIuvicorn0.52.4indirecta
PyPIuvloop0.22.1indirecta
PyPIvalidators0.35.0indirecta
PyPIvirtualenv21.7.4indirecta
PyPIvllm0.27.0indirecta
PyPIwasabi1.1.3indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwatchfiles1.2.0indirecta
PyPIwcwidth0.8.2indirecta
PyPIweasel1.0.0indirecta
PyPIwebencodings0.6.1indirecta
PyPIwebsocket-client1.9.0indirecta
PyPIwebsockets16.1.1indirecta
PyPIwerkzeug3.1.8indirecta
PyPIwidgetsnbextension4.0.16indirecta
PyPIwin32-setctime1.2.0indirecta
PyPIwrapt2.3.0indirecta
PyPIwsproto1.3.2indirecta
PyPIxgrammar0.2.3indirecta
PyPIxxhash4.0.1indirecta
PyPIxyzservices2026.3.0indirecta
PyPIyarl1.24.5indirecta
PyPIz3-solver4.15.4.0indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
PyPIzstandard0.25.0indirecta
Avisos de dependencias 4

Instalar pypi:AutoRAG@0.3.25 arrastra 293 paquetes, directos y transitivos: 4 tienen avisos conocidos, de los cuales 3 son dependencias directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
chromadb1.5.9directacrítica8—
aiohttp3.13.5directaalta283.14.3
couchbase4.6.3directaalta1—
nltk3.10.3indirectaalta1—

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

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