// rag · xuwei95/ezdata

ezdata

ezdata est un projet de RAG et connaissances open source, créé par xuwei95 (xuwei95/ezdata sur GitHub). Il compte 293 étoiles sur GitHub et 59 forks, il est publié sous la licence MIT et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 14 août 2026.

AI-native data platform: 60+ connectors, ETL, scheduling, and RAG search.

💎 Pépite cachée★ 293 étoiles⑂ 59 forksMITmis à jour août 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
293
Forks
59
Licence
MIT
Dernière mise à jour sur GitHub
14 août 2026
Type de fiche
Pépite cachée — une page plus courte pour un projet moins connu
Site officiel
Official site
// fonctionnement

Comment ça marche

  1. Clone the repository

    Download the source and enter the folder.

  2. Install the platform

    Pull the Python dependencies.

  3. Connect a source

    Add one of the 60+ connectors per the README.

  4. Ask your data

    Let the agents query, chart, and analyze.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

60+ connectors

Ingest from databases, APIs, and files.

dlt-based ETL

Reliable extraction and loading pipelines.

DAG scheduling

Orchestrate recurring data jobs.

Per-source RAG

Knowledge bases scoped to each source.

Sandboxed AI agents

Agents query and chart safely.

Text-to-SQL

Ask questions in plain language.

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// lancez-le

Lancez-le vous-même

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/xuwei95/ezdata.git
    cd ezdata
  2. Step 2 — Install dependencies

    Pull the Python packages it needs.

    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 — Launch the platform

    Start the services per the README.

    docker compose up -d
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

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// faq

Questions fréquentes

Who maintains ezdata?

It is an open-source project at xuwei95/ezdata with 59 forks.

Is it free for commercial use?

Yes. It is MIT licensed.

How do the AI agents query data?

Through sandboxed agents with text-to-SQL over your connected sources.

Which sources are supported?

60+ connectors spanning databases, APIs, and files — see the README.

Do I need to self-host?

Yes. It is designed to run on your own infrastructure.

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