Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.27.0 · métricas 2.5.0 · 2026-08-02 11:24 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★ 4963 estrellas⑂ 420 forksdesde ene 2024Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaServicio de redHerramienta de línea de comandoscómo 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 89 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Security (57/100). Se actualizó por última vez hace 1 día. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

89
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.

89
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 75 se calibra a 89 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Markr.AIOrganización
141 seguidores54 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/librarian2.1.03092hace 9 días—
PyPIAutoRAG0.3.24-76hace 10 díasautomlautoml-ragautoragragevaluationrag-autorag-evaluation

Métricas por categoría

Vitalidad

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

83Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

71Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 1 días
8.3/36Cadencia de commits — 12/52 semanas con commits
17/18Volumen de commits — 77 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year77
human_commit_share0,95
days_since_last_push1
active_weeks_last_year12

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 69 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 9 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~36,3 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count69
latest_release_tagv2.1.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases36,3
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?

67Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

90Excelente
Cómo se puntúa
59.9/60Estrellas — 4963 estrellas
21.9/25Forks — 420 forks
8.4/15Observadores — 34 observadores
Datos de entrada utilizados
forks420
stars4963
watchers34
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_badges—
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

42Débil
Cómo se puntúa
33.2/80Descargas mensuales — 309 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_downloads309
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?

67Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

44Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
11.2/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 50% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 25 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled25
top_contributor_share0,502

Capacidad de respuesta a issues y PR

67Bueno
Cómo se puntúa
35.1/42Resolución de issues — 84% de issues cerradas
23.2/30Aceptación de PR — 527/680 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs527
open_issues114
closed_issues580
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,836
closed_unmerged_prs153
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): newcomer_pr_acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

70Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
15.5/25Alcance del propietario — 141 seguidores de Marker-Inc-Korea
24.1/25Trayectoria — 54 repos públicos, cuenta de ~5 años
Datos de entrada utilizados
followers141
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginMarker-Inc-Korea
public_repos54
account_age_days2090

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 2 paquete(s) en npm, pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 9 días
20/20Historial de versiones — 76 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_publish9

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 — 5 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — biome.json
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 11 out of 11 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/
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?

57Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

55Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 11 out of 11 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 0/11 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 0 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
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 46 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,5
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): branch_protection, signed_releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

64Moderado
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 4.6.2 (high 7.5)
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
33.7/40Sin avisos pendientes — 1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 997 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories25
affected_packages3
assessed_packages289
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 2
direct_affected_packages3
Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:AutoRAG@0.3.24 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 289 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.

82Excelente · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — .github/copilot-instructions.md, 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
legible_history_share0,968
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes16.553

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

88Excelente
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — legacy/docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — biome.json
11/11Verificación estática de tipos — tsconfig.json
10/10Entorno reproducible — lockfile
8/10Práctica demostrada con agentes — 4 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
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_fileslegacy/docs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configstsconfig.json
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,05

Legibilidad del código para modelos

100Excepcional
Cómo se puntúa
45/45Código verificable por tipos — TypeScript (tipado estático)
54.5/55Tamaños de archivo manejables — 5/560 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languageTypeScript
largest_source_bytes940.009
source_files_sampled560
oversized_source_files5

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

Datos clave

4963estrellas de GitHub
25contribuidores
77commits en los últimos 12 meses
1días desde el último push
69versiones publicadas
1factor bus
114issues 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 ★ / 420 ⇿
0Estrellas
420Forks
65Versiones

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.

0100200300400500420222024-022025-052026-07
Mayor 1Menor 4Parche 57

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5agregado

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 · 2026-08-02 11:24 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests11 out of 11 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 0/11 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 0 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
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities46 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,<3legacy/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^0.82.1package.json
npm@earendil-works/pi-ai^0.82.1package.json
npm@earendil-works/pi-coding-agent0.82.1package.json
npm@opendataloader/pdf^2.4.7package.json
npm@pngwasi/node-tantivy-binding^0.3.4package.json
npm@rhwp/core0.7.19package.json
npmchardet^2.2.0package.json
npmfast-xml-parser^5.9.3package.json
npmiconv-lite^0.7.2package.json
npmjszip^3.10.1package.json
npmmailparser^3.9.12package.json
npmpi-subagents0.37.2package.json
npmslides-grab^1.3.1package.json
npmsmol-toml1.7.0package.json
npmtesseract.js^7.0.0package.json
npmtypebox^1.1.24package.json
npmyaml^2.8.2package.json
Todas las dependencias 524

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 81 paquetes directos y 443 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
npm@earendil-works/pi-agent-core^0.82.1directa
npm@earendil-works/pi-ai^0.82.1directa
npm@earendil-works/pi-coding-agent0.82.1directa
npm@opendataloader/pdf^2.4.7directa
npm@pngwasi/node-tantivy-binding^0.3.4directa
npm@rhwp/core0.7.19directa
npmchardet^2.2.0directa
npmfast-xml-parser^5.9.3directa
npmiconv-lite^0.7.2directa
npmjszip^3.10.1directa
npmmailparser^3.9.12directa
npmpi-subagents0.37.2directa
npmslides-grab^1.3.1directa
npmsmol-toml1.7.0directa
npmtesseract.js^7.0.0directa
npmtypebox^1.1.24directa
npmyaml^2.8.2directa
PyPIaiohttp3.13.5directa
PyPIbanks2.4.5directa
PyPIchromadb1.5.9directa
PyPIclick8.4.2directa
PyPIcohere7.0.8directa
PyPIcouchbase4.6.2directa
PyPIdatasets5.0.0directa
PyPIemoji2.15.0directa
PyPIevaluate0.4.6directa
PyPIfastapi0.136.3directa
PyPIfastapi0.140.1directa
PyPIfastparquet2026.5.0directa
PyPIgradio6.17.3directa
PyPIgrpcio1.83.0directa
PyPIgrpcio-health-checking1.83.0directa
PyPIgrpcio-status1.83.0directa
PyPIgrpcio-tools1.83.0directa
PyPIipykernel6.31.0directa
PyPIipywidgets8.1.8directa
PyPIipywidgets-bokeh1.7.0directa
PyPIlangchain1.3.14directa
PyPIlangchain-community0.4.2directa
PyPIlangchain-core1.5.1directa
PyPIlangchain-text-splitters1.1.2directa
PyPIlangsmith0.10.10directa
PyPIllama-index0.14.23directa
PyPIllama-index-core0.14.23directa
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
PyPIopenai2.48.0directa
PyPIpandas2.3.3directa
PyPIpanel1.9.3directa
PyPIpinecone9.1.0directa
PyPIpyarrow25.0.0directa
PyPIpydantic2.13.4directa
PyPIpymilvus2.6.17directa
PyPIpyngrok8.1.2directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIqdrant-client1.18.0directa
PyPIquart0.20.0directa
PyPIquart0.21.0directa
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
PyPIstreamlit1.59.1directa
PyPItiktoken0.13.0directa
PyPItokenlog0.0.3directa
PyPItqdm4.70.0directa
PyPIvoyageai0.5.0directa
PyPIweaviate-client4.16.2directa
npm@biomejs/biome2.5.6indirecta
npm@types/mailparser^3.4.6indirecta
npm@types/node^26.1.2indirecta
npmtypescript^7.0.2indirecta
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PyPIuvloop0.22.1indirecta
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PyPIweasel1.0.0indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
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PyPIwebsockets15.0.1indirecta
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PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirecta
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PyPIwrapt2.2.2indirecta
PyPIwsproto1.3.2indirecta
PyPIxgrammar0.1.32indirecta
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PyPIyarl1.24.5indirecta
PyPIz3-solver4.15.4.0indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
PyPIzstandard0.25.0indirecta
Avisos de dependencias 3

Instalar pypi:AutoRAG@0.3.24 arrastra 289 paquetes, directos y transitivos: 3 tienen avisos conocidos, de los cuales 3 son dependencias directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
chromadb1.5.9directacrítica2—
aiohttp3.13.5directaalta223.14.1
couchbase4.6.2directaalta1—

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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Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.5.0, esquema v0.27.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — npm, PyPI.