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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。

text2vec-base-chinese-rag - 基于CoSENT框架的中文RAG文本嵌入模型
FAISSGithubHuggingfaceLangchainRAG向量检索开源项目模型自然语言处理
text2vec-base-chinese-rag采用CoSENT训练框架构建,专注于中文文本理解和RAG任务。模型支持文本相似度计算,集成Langchain和FAISS向量存储功能,实现高效文档检索。项目提供自定义LLM的RAG实现示例,便于开发者快速应用和扩展。
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。
awesome-generative-information-retrieval - 生成信息检索的前沿技术与实际应用
Generative Document RetrievalGenerative Information RetrievalGenerative RecommendationGithubGrounded Answer GenerationRetrieval Augmented Generation开源项目
本项目综述了生成信息检索的最新发展,覆盖了基础答案生成和生成文档检索,还包括生成推荐和生成基础总结等内容。项目包含丰富的博客、数据集、工具及评估方法,并提供多样的工作坊与教程,旨在帮助用户理解生成信息检索的各个方面。同时,欢迎提交Pull-requests以共同改进生成信息检索技术。
cognita - RAG系统模块化与扩展平台
APICognitaGithub向量数据库开源项目索引部署
Cognita整合了Langchain和LlamaIndex技术,提供了一套模块化且API驱动的RAG组件和无代码UI,适合本地及生产环境使用。新功能包括内置Metadatastore、Docker Compose快速部署及多样化的嵌入和重排序服务。此平台使得用户无需代码即可管理文档和实施QnA,优化了试验和部署的效率。
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。
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。
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。
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。
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。
rag_api - 基于FastAPI的异步文档索引与检索框架
FastAPIGithubLangchainRAG向量数据库嵌入式检索开源项目
这是一个基于FastAPI和Langchain的异步文档索引和检索框架。它利用PostgreSQL/pgvector进行向量存储,按文件ID组织嵌入向量。该框架提供文档管理、向量存储和异步操作功能,可集成到LibreChat或应用于其他ID导向的场景。支持多种向量数据库和嵌入模型,并包含详细的配置指南。
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