serviette

Ready-to-run cloud templates for RAG, AI pipelines, and enterprise search with live data. 🐳Docker-friendly.⚡Always in sync with Sharepoint, Google Drive, S3, Kafka, PostgreSQL, real-time data APIs, and more

⭐ 58,797 stars trên GitHub · 🍴 1,510 forks · 📜 License: mit · 💻 Ngôn ngữ: Python

serviette là gì?

Đây là cloud storage tự host — tương đương Dropbox/Google Drive nhưng dữ liệu ở server bạn. Tích hợp sync/share đầy đủ.

Các thành phần chính

No code. Configure everything in one YAML file (or generate it with
Any vector DB — 8 backends. DuckDB (embedded, zero setup — the default),
Zero-setup default. DuckDB is the default backend: an embedded
Live & incremental. Built on Pathway: additions, edits and deletions
Multiple sources. Local filesystem, Google Drive, S3/MinIO, SharePoint
Multimodal out of the box. Text, Office documents, PDFs (with tables
Reuses Pathway's LLM xpack. Parsers, splitters and embedders are used
Decoupled & scalable. Indexer and API server are independent processes

Điểm mạnh nhất là giá trên đầu GB cực thấp so với cloud commercial — chỉ trả tiền VPS + disk, không tính theo bandwidth/file.

Phù hợp cho team SMB, freelancer, agency cần share file với client mà không bị giới hạn dung lượng/băng thông.

Chủ đề: project được tag với các topic phổ biến:

🏷️ chromadb
🏷️ document-qa
🏷️ document-search
🏷️ duckdb
🏷️ live-data
🏷️ llm
🏷️ milvus
🏷️ mongodb
🏷️ no-code
🏷️ pathway

📸 Hình ảnh & screenshot

Left: indexer PSS over time for corpora from 100 MB to 50 GB, from the run before the allocator tuning; every curve reaches its plateau in the first minutes and holds it for hours. Right: connector-worker extra memory across six corpus sizes follows ~318 bytes per watched file

Breakdown of the 10 GB corpus peak as measured in the run before the allocator tuning (8.8 GB): three quarters is the local PyTorch embedding stack across 8 workers; file-watch metadata is about 1.1 GB; supervisors and shared code make up the rest

Cài đặt nhanh

Tham khảo hướng dẫn cài đặt chi tiết tại README. Hầu hết các project hỗ trợ Docker — nếu repo có Dockerfile, dùng:

git clone https://github.com/pathwaycom/serviette.git
cd serviette
docker build -t serviette .
docker run -d -p 8080:8080 serviette

Yêu cầu hệ thống tối thiểu

Thành phần	Khuyến nghị
RAM	2048 MB
CPU	2 vCPU
Disk	25 GB SSD
OS	Ubuntu 22.04 LTS / Debian 12
Docker	24.0+

⚡ Triển khai nhanh với VSIS

Dùng gói VSIS VPS Lite 2GB RAM / 2 vCPU / 25GB SSD (~104k/tháng) từ VSIS.NET — VPS Việt Nam tốc độ cao, hỗ trợ 24/7, hợp với nhu cầu chạy serviette ổn định.

🎯 Lợi ích:

Triển khai 1 lệnh docker compose up -d chỉ trong 2 phút
IPv4 riêng, full root, băng thông không giới hạn nội địa
Backup snapshot tự động hàng ngày
Trợ giúp cài đặt miễn phí từ team VSIS

👉 Xem các gói VPS phù hợp tại vsis.net

Tài nguyên

🔗 GitHub: pathwaycom/serviette
🌐 Trang chủ: https://pathway.com/developers/templates/
📚 Tài liệu chính thức: xem README trong repo
💬 Cộng đồng: GitHub Issues + Discussions

Bài viết được tổng hợp từ thông tin GitHub vào 15/10/2026. Số liệu stars/forks có thể đã thay đổi — xem realtime tại link GitHub.