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。

llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程

AnyscaleGithubOpenAIRAG-based LLM开源项目性能优化生产

本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序，并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能，并高效地进行服务上线，确保应用的卓越性能和极致的扩展性。

graphrag-local-ollama - 基于Ollama的本地知识图谱RAG工具

GithubGraphRAGOllama开源项目本地模型知识图谱贡献指南

GraphRAG Local Ollama是基于Microsoft GraphRAG的改编项目，支持使用Ollama下载的本地模型。该项目通过构建图形化文本索引，利用本地语言模型和嵌入模型回答全局性问题，适用于大规模文本语料库。相比OpenAPI模型，它具有高效、低成本的本地推理优势，同时提供简便的设置流程。这一工具特别适合需要处理私有数据或大量文本的用户。

GPT-RAG - GPT-RAG企业级数据集成与零信任安全

AzureEnterprise RAGGPT-RAGGithubRAG大模型开源项目

GPT-RAG解决方案加速器为企业提供了稳固的架构，适用于企业级RAG模式部署。该架构通过零信任安全和负责任的AI，确保响应的可靠性、可用性、可扩展性和可审计性。其模块化组件包括数据采集、编排和前端应用，使得企业能够从探索阶段顺利过渡到大规模生产和MVP阶段。

filco - 优化检索增强生成的上下文过滤方法

FilCoGithub上下文过滤开源项目数据集处理检索增强生成语言模型

FilCo项目开发了一种新型上下文过滤方法，旨在改进检索增强生成(RAG)系统。该方法通过筛选最相关的上下文信息来提高生成质量。项目开源了完整代码，涵盖上下文评分、数据处理、模型训练和评估等功能。研究人员可以复现实验并将此技术应用于问答和对话等RAG任务中。

langserve_ollama - 将本地LLM部署与RAG集成的一体化开源项目

GithubHuggingFaceLangServeOllamaRAG开源项目本地LLM

该项目提供了一个完整的解决方案，用于部署本地LLM和集成RAG技术。它利用免费的韩语微调模型，集成了Ollama、LangServe等工具，便于创建和管理语言模型服务。项目包含详细的安装指南、模型配置说明和远程访问方法，为开发者提供从模型部署到应用集成的全面指导。

wikipedia-semantic-search - 多语言维基百科语义搜索引擎和RAG聊天机器人

GithubRAG聊天机器人Upstash Vector向量索引开源项目维基百科语义搜索

该项目利用Upstash Vector索引数百万篇维基百科文章，构建了支持11种语言的语义搜索引擎和RAG聊天机器人。通过BGE-M3嵌入模型实现多语言支持，结合Upstash Vector实现高效向量存储和查询。项目展示了跨语言语义搜索能力，并借助Upstash RAG Chat SDK实现智能聊天功能，为开发者提供多语言信息检索和交互平台。

RLMRec - 融合大语言模型的推荐系统表示学习框架

GithubRLMRec协同过滤大语言模型开源项目推荐系统表示学习

PongoAI - 智能优化检索增强生成流程的工具

AI工具PongoAIRAG技术上下文检索性能监控语义过滤

PongoAI专注优化检索增强生成(RAG)流程。通过单行代码实现RAG监控和改进,提供实时结果重排序、性能分析和自动修复。该工具显著提高相关答案比例,减少错误生成,增加AI产品使用率。

fast-graphrag - 快速图形化检索框架，支持高精度数据处理与实时更新

Fast GraphRAGGithub开源软件开源项目智能探索知识图谱高效检索

Fast GraphRAG 是一款高效的图形化检索框架，专为高精度、易解释的工作流设计，支持实时更新和智能探索。具备低成本、高效能，通过自动生成和优化图表适应各种领域需求。框架为完全异步，确保工作流的稳定性和可预测性，同时提供详细的快速入门指南和社区支持，无论开源使用还是托管服务，均可无缝集成到检索管道中。

finetune-embedding - 利用合成数据微调嵌入模型提升RAG检索效果

GithubLlamaIndexRAG合成数据嵌入模型微调开源项目检索性能

finetune-embedding项目展示了利用合成数据微调嵌入模型来提升RAG性能的方法。该项目详细介绍了使用大语言模型生成合成数据集、微调开源嵌入模型和评估模型效果的步骤。在小规模金融PDF文档数据集上的实验证明，微调后的嵌入模型能显著提高检索性能。这种方法通过大语言模型生成假设性问题，无需人工标注即可创建高质量训练数据，为RAG系统优化提供了新思路。

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