self-rag

通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估的框架

Self-RAG 语言模型检索增强生成自我反思关键词生成 Github 开源项目

Self-RAG是一种创新框架,通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估。该方法预测反思标记,支持多次检索或跳过检索,并从多角度评估生成内容。这不仅提高了模型输出的事实性和质量,还保持了语言模型的通用性能。

ragflow - 基于深度文档理解的高效RAG工作流引擎

GithubLLMRAGFlow兼容异构数据源开源项目深度文档理解自动化RAG工作流程

RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG引擎，适用于各种规模的企业。结合大型语言模型，它提供可靠的问答功能和可信的引用。RAGFlow支持多种数据格式，包括文本、图片和音频文件，并且兼容本地和远程LLM，提供自动化、无缝集成的RAG工作流，便于通过直观的API进行业务整合。

ragna - 高效灵活的RAG编排框架简化AI应用开发

GithubRAG编排框架Ragna开源项目文档检索自然语言处理

Ragna是一个RAG(检索增强生成)编排框架，旨在简化AI应用开发过程。该框架支持Python API、REST API和Web应用界面，方便开发者构建和部署基于RAG的智能系统。Ragna的设计注重灵活性和可扩展性，适应多种AI应用场景。该框架有助于加速智能解决方案的开发，促进AI技术在各领域的应用。

rags - 使用自然语言从数据源创建RAG管道

GithubOpenAIRAGsStreamlit开源项目数据管道自然语言处理

RAGs是一个基于Streamlit的应用程序，使用自然语言从数据源创建RAG管道。用户可以描述任务和参数，查看和修改生成的参数，并通过RAG代理查询数据。项目支持多种LLM和嵌入模型，默认使用OpenAI构建代理。该应用程序提供了一个标准的聊天界面，能够通过Top-K向量搜索或总结功能满足查询需求。了解更多关于安装和配置的信息，请访问GitHub页面或加入Discord社区。

rag-chatbot - RAG聊天机器人支持多PDF智能对话和灵活部署

GithubGradioHuggingfacePDF聊天RAG开源项目本地运行

rag-chatbot项目采用检索增强生成(RAG)技术，实现了与多个PDF文档的智能交互。系统支持本地运行和Kaggle环境，可灵活选择Huggingface或Ollama的各类模型。其特色功能包括多PDF并行处理、跨语言对话潜力和简易部署流程。项目持续优化中，未来将引入高级文档管理和ReAct Agent等功能，适用于研究、教育和企业等多种场景。

MultiHop-RAG - 评估跨文档RAG能力的多跳查询数据集

GithubMultiHop-RAG元数据开源项目检索增强生成跨文档评估问答数据集

MultiHop-RAG是一个评估检索增强生成(RAG)系统跨文档能力的问答数据集。它包含2556个多跳查询，每个查询的证据分布在2至4个文档中，并考虑文档元数据，模拟真实RAG应用中的复杂场景。该项目提供检索和问答示例以及评估脚本，帮助研究人员和开发者改进RAG系统的多文档推理能力。

BCEmbedding - 双语跨语言嵌入模型提升检索增强生成效果

BCEmbeddingGithubRAG双语开源项目语义表示跨语言

BCEmbedding是一款双语和跨语言嵌入模型，针对检索增强生成(RAG)任务进行优化。该模型包含EmbeddingModel和RerankerModel两个组件，分别用于语义向量生成和搜索结果优化。BCEmbedding在中英文语义表示和RAG评估中展现出优异性能，支持多语言和多领域应用。该项目提供了便捷的API接口，可直接集成到RAG系统中，已在实际产品中得到应用验证。

RAGatouille - 优化RAG管道的先进检索工具

ColBERTGithubRAGatouille信息检索开源项目检索增强生成神经搜索

RAGatouille是一个开源的检索增强生成(RAG)工具包,专注于将先进的检索方法应用于RAG管道。它集成了ColBERT等最新研究成果,提供简单易用的API接口用于模型训练、文档索引和检索。RAGatouille的设计理念是模块化和易用性,同时保持高度可定制性。通过优化检索性能,该工具包旨在提升RAG系统的整体效果,促进信息检索技术在实际应用中的发展。

Mistral-RAG - 意大利语问答强化模型 Mistral-RAG

GithubHuggingfaceMistral-RAG开源项目抽取模式模型生成模式自然语言处理问题回答

Mistral-RAG是以Mistral-Ita-7b为基础优化的模型，专注于问答任务。其生成模式可以整合多源信息，适用于教育和创意场合；提取模式则提供快速、精确的答案，适合科研和法律领域。可通过Python便捷调用，提升数据处理效果。

rag-experiment-accelerator - 增强搜索实验效能的全新Azure AI工具

Azure AI SearchGithubOpenAIRAG Experiment Accelerator实验工具开源项目性能优化

RAG Experiment Accelerator是一款面向研究人员、数据科学家和开发者的多功能工具，旨在利用Azure AI Search和RAG模式提升搜索查询实验和评估的效率。主要功能包括实验设定、Azure服务集成、搜索索引创建、多种文档加载器支持、自定义查询生成、多种搜索类型支持，以及细致的结果评估，且全程自动生成报告。最新的更新增加了内容采样功能，确保实验样本的代表性。

rag-gpt - 集成前端、后端及管理控制台能够快速部署智能客服系统

GithubLLMRAG-GPT后台管理开源项目智能客服系统部署

RAG-GPT项目允许用户利用Flask, LLM及RAG快速启动一个智能客服系统，整合了前端、后端和管理控制台。支持多种知识库的集成，配置灵活，界面友好，可在五分钟内部署生产级会话服务。适用于需要高效、高可定制的客服解决方案的业务。RAG-GPT为企业提供了一个多面的、易于配置的智能客服平台，支持Docker直接部署或源代码部署，兼容多种大型语言模型(Large Language Models)，如OpenAI的GPT和Moonshot，满足各型企业的需求。

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