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RAG_Techniques

先进RAG技术集合优化检索增强生成系统

本项目汇集22种先进RAG技术,涵盖简单RAG到复杂可控代理等多种方法,包括上下文丰富、多方面过滤、融合检索和智能重排序等。这些技术旨在提高检索增强生成系统的准确性、效率和上下文丰富度,为研究人员和实践者提供全面实施指南,助力开发更高效RAG系统。

genai-quickstart-pocs - Amazon Bedrock生成式AI应用示例集
Amazon BedrockGithubRAG开源项目模型评估生成式AI语言模型
项目展示了多个Amazon Bedrock生成式AI应用实例,包括文档摘要、RAG问答、图像生成等。提供Python和.NET两种实现,并集成Streamlit前端,方便快速验证概念。这些示例为开发者提供了丰富的参考,有助于构建创新AI解决方案。
rome - 自动回归变换器上的高级模型编辑技术
GPT-2 XLGPT-JGithubROMERank-One Model Editing开源项目自动回归变换器
ROME项目提供了自动回归变换器的模型编辑技术,支持OpenAI的GPT-2 XL与EleutherAI的GPT-J。项目包括安装指南、应用示例(如模型重写)及评估工具,帮助开发者理解和应用模型修改。
gritlm - 采用生成代表性指令微调技术的先进语言模型
Generative Representational Instruction TuningGithubGritLM嵌入开源项目生成语言模型
本页面详细介绍了生成代表性指令微调(GRIT)技术,该技术训练大型语言模型同时处理生成和嵌入任务。GritLM 7B在大规模文本嵌入基准测试(MTEB)中树立了新标杆,并在多种生成任务中表现出色。GritLM 8x7B在开放生成语言模型中表现最佳,同时在嵌入任务中保持领先。GRIT结合生成和嵌入训练,无性能损失,并提高了检索增强生成(RAG)的速度超过60%。代码和模型均已免费开放,欢迎社区贡献和使用。
Teammate AI Services - GenAI应用开发的迭代式提示工程平台
AI工具GenAILLMRAG开源AI模型提示工程
Teammate AI Services为开发者提供迭代式提示工程和RAG开发工具,涵盖GenAI开发全生命周期。平台包括敏捷提示开发(Lang)、无代码RAG构建(Aug)、LLM可观察性(Intel)和开源模型API(Infer)等功能。通过整合提示、RAG和模型配置于单一API,简化了GenAI应用的开发和管理流程,有助于提升输出质量和准确性。
reasoning-on-graphs - 基于大语言模型和知识图谱的忠实可解释推理
GithubReasoning on GraphsRoG大型语言模型开源项目知识图谱解释性推理
利用大语言模型与知识图谱,提供优化的规划-检索-推理框架,实现忠实与可解释的推理。预训练权重和自动下载的数据集简化了关系路径生成和答案推理过程,并支持多种大语言模型的插拔式推理,使推理结果更具解释性和灵活性。
awesome-efficient-aigc - AIGC效率优化技术与资源汇总
AIGCGithubLLM开源项目模型压缩量化高效推理
该项目汇集了提高AI生成内容(AIGC)效率的最新技术资源,包括大语言模型(LLMs)和扩散模型(DMs)的优化方法。收录内容涵盖前沿研究论文、代码实现和综述文章,重点关注量化、微调等效率提升技术。这一持续更新的资源库为AIGC领域的研究和开发提供了全面的参考,有助于推动相关技术的进步与落地应用。
cohere-toolkit - 用于构建和部署RAG应用的开源组件集合
APICohere ToolkitGithubRAG应用开源项目模型提供商自定义工具
Cohere Toolkit是一个开源项目,提供预构建组件集合用于RAG应用的快速开发和部署。该工具集包含可自定义的界面、后端API和多种模型提供商选项。它集成了默认Web UI、可定制检索工具和数据源,并提供详细部署指南。开发者可以利用Cohere的Command模型,通过Docker在本地环境中轻松部署和测试应用。
Ranni - 将文本指令精确转化为图像的AI生成技术
AI绘画CVPR 2024GithubRanni开源项目文本生成图像语义理解
Ranni是一个创新的文本到图像生成项目,结合大型语言模型和扩散模型,提高了指令理解和图像生成的精确度。该项目由规划模型和绘画模型组成,可将文本指令准确转化为视觉元素。除了生成高质量图像,Ranni还支持交互式编辑,方便调整生成结果。项目已开源模型权重,包含经LoRA微调的LLaMa-2-7B和全面微调的SDv2.1模型。
GenAI-Showcase - 生成式AI应用案例和资源的开源数据库
AI代理GithubMongoDBRAG向量数据库开源项目生成式AI
GenAI-Showcase是一个开源项目,汇集了生成式AI的最新应用案例和资源。项目涵盖检索增强生成(RAG)、AI代理以及多个行业的具体应用。它展示了MongoDB在RAG流程和AI代理中的集成应用,包括作为向量数据库、操作数据库和内存提供者。项目提供了实用的代码示例、框架指南,并整合了先进AI模型,为开发者和研究者提供了丰富的学习和参考资料。
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