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RAG_Techniques

先进RAG技术集合优化检索增强生成系统

RAG检索增强生成自然语言处理机器学习信息检索Github开源项目

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。

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介绍相关项目
RankGPT - 利用大语言模型优化信息检索排序
GithubRankGPT信息检索大语言模型开源项目排序指令蒸馏重排序
RankGPT项目研究如何利用ChatGPT等大语言模型改进信息检索排序。该项目提出指令排列生成技术和滑动窗口策略，解决了长文本排序问题。实验表明，这种方法在多个基准测试中性能显著。项目还开发了模型蒸馏技术，将大语言模型能力迁移到小型模型，提高了实用性。
GraphRAG-Local-UI - 将本地知识图谱与大语言模型无缝集成的开源工具
APIGithubGraphRAG可视化开源项目本地模型知识图谱
GraphRAG-Local-UI是一个开源的知识图谱构建和查询工具，支持本地部署大语言模型和嵌入模型。该项目提供直观的界面用于数据索引、提示词调优和信息查询，并具备实时知识图谱可视化功能。它适用于需要构建和探索复杂知识网络的研究人员和开发者，无需依赖云服务即可实现高效的知识管理和信息检索。
Awesome-LLM-Long-Context-Modeling - 包含有关高效转换器、长度外推、长期内存、检索增强生成 （RAG） 和长上下文建模评估的论文和博客的存储库
GithubTransformer优化信息检索大语言模型开源项目自然语言处理长文本处理
本仓库收集了关于高效变换器、长度外推、长期记忆、增强检索生成（RAG）及长文本建模评估的研究论文和博客，提供专业资源用于探索长上下文模型及其挑战，并讨论优化NLP模型的创新方法，适合深度语言模型和复杂文本建模研究人员及开发者。考虑到用户搜索意图的多样性，建议在SEO描述中提及项目对长文本建模从算法到实际应用的全面影响，以及其对未来研究方向的启示。
langchain4j-aideepin - 融合大语言模型和Langchain4j的开源RAG智能对话系统
AI绘图GithubLangChain4j-AIDeepinRAG大语言模型开源项目知识库
LangChain4j-AIDeepin是一个基于大语言模型和Langchain4j框架的开源RAG系统。该项目提供多会话、图片生成、知识库和智能搜索等功能，支持多种AI模型和搜索引擎。系统包含用户端和管理端，采用Java和Vue3技术栈开发，支持离线部署。这是一个功能丰富、灵活可定制的AI应用开发平台。
Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24 - 全新升级的俄英双语大语言模型 内置RAG检索增强功能
GithubHuggingfaceRAG技术Vikhr-Nemo人工智能开源项目机器学习模型语言模型
Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R是一个基于Mistral-Nemo的开源语言模型,针对俄语和英语进行了深度优化。模型通过SFT和SMPO方法训练,具备推理分析、文本生成、代码编写等多项能力。其特色在于支持RAG检索增强和128K长文本处理,在俄语基准测试中接近gpt-4o-mini水平。该项目完全开源,包含训练代码和数据集。
nlm-ingestor - 多格式文档解析器助力RAG优化
Apache TikaGithubHTML解析PDF解析RAGnlm-ingestor开源项目
nlm-ingestor是一个开源的文档解析工具，专门针对RAG(检索增强生成)进行了优化。它支持PDF、HTML和文本等多种格式，提供章节划分、段落链接和表格识别等精确的内容结构化功能。该项目整合了改进版Apache Tika和OCR技术，能够高效处理大型文档。nlm-ingestor不依赖特殊硬件，为开发者提供了强大的基础设施，有助于提高LLM项目的检索和生成性能。
SciPhi Cloud - 综合RAG开发平台助力AI应用快速部署和优化
AI工具AI应用RAGSciPhi Cloud向量搜索文档管理
SciPhi Cloud是一个专注于检索增强生成(RAG)应用的综合开发平台。平台集成了用户认证、文档管理、混合向量搜索等功能，支持多种文件格式快速导入，并应用最新RAG技术。内置分析工具助力开发者持续优化系统性能。SciPhi Cloud提供直观的界面和强大的API，可轻松集成各种LLM提供商，加速RAG应用的开发和部署过程，为AI创新提供全方位支持。
Verba - 开源RAG应用程序实现智能文档检索与问答
GithubRAGVerba人工智能开源项目数据查询
Verba是一款开源的检索增强生成(RAG)应用程序，提供端到端的简便界面。支持多种模型和数据类型，可在本地或云端部署。该应用程序允许用户探索数据集、提取见解，并通过自然语言与文档交互。Verba整合了先进的RAG技术和Weaviate的上下文感知数据库，可根据具体需求选择RAG框架、数据类型、分块和检索技术以及LLM提供商。这为文档问答和知识库分析提供了灵活而强大的解决方案。
txtchat - 智能搜索与人工智能响应的集成指南
GithubRAGtxtchat大型语言模型开源项目智能代理消息平台
txtchat结合检索增强型生成(RAG)及语言模型提供高级搜索解决方案，支持内容摘要、翻译及变换，并可集成至多种消息平台，如Rocket.Chat，适合企业和开发者优化AI响应与工作流程，提升用户交互效果。
autogen-agi - 增强型多智能体协作系统探索AGI特性
AGIAutoGenGithub人工智能多智能体系统开源项目自然语言处理
AutoGen-AGI项目旨在推动自主智能体向AGI特性靠拢。基于Microsoft的AutoGen框架，该项目引入了智能体议会决策、高级群聊动态、对话连续性等增强功能。集成了先进的RAG技术和领域发现功能，支持自定义智能体开发。项目展示了智能体团队处理复杂任务的能力，如编写和执行其他智能体团队。
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