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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。

RGT - 递归泛化Transformer模型实现高效图像超分辨率
GithubRGTTransformer全局上下文图像超分辨率开源项目自注意力机制
RGT项目提出递归泛化Transformer模型,通过创新的自注意力机制高效捕获图像全局信息。该模型结合局部和全局特征,在图像超分辨率任务中实现了优异性能,为高质量图像重建提供新思路。实验结果显示RGT在多个评估指标上超越了现有先进方法。
awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总 数据处理到评估应有尽有
GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估
该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源,包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术,并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息,有助于推进相关项目的开发与应用。
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。
Algomax - 高效的大型语言模型和检索增强生成评估平台
AI工具AI评估LLM评估RAG模型实验跟踪质量指标
Algomax平台专注于大型语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)模型的评估。通过精确评估引擎、深入洞察分析和全面指标体系,简化模型评估流程,优化提示词开发,加快整体开发进度。平台可轻松集成现有系统,提供直观的质性分析仪表盘,适用于客户服务、文档摘要和报告生成等多个领域。
ChatPDF - 本地LLM驱动的全能文件检索与问答系统
ChatPDFGithubLLMRAGgradio中英文混合文档开源项目
ChatPDF是一个基于本地LLM的文件检索和知识问答系统,支持包括PDF、docx在内的多种文件格式。系统集成了多项算法优化功能,例如Chinese chunk切分、embedding优化和检索匹配等,致力于提高RAG的准确率。此外,系统通过使用reranker模块和扩展上下文功能优化查询的精确度。基于gradio开发,该系统支持简便的Web服务启动,便于在本地环境搭建和使用。
ThinkAny - 全新AI搜索引擎,使用RAG技术提供智能答案
AI助手AI工具AI搜索引擎ThinkAny专业版每年支付每月支付热门登录
ThinkAny利用RAG技术的AI搜索引擎,针对高效率内容检索及整合,配备智能回答功能以满足各类搜索需求。同时提供专业版升级,支持月付或年付,确保搜索体验更上一层楼。
rcg - RCG框架实现突破性无条件图像生成性能
GithubPyTorchRCG图像生成开源项目神经网络自监督学习
RCG是一种创新的自监督图像生成框架,在ImageNet 256x256数据集上达到了无条件图像生成的最佳性能。该框架缩小了无条件和有条件图像生成之间的性能差距。项目提供基于PyTorch的GPU实现,包含表示扩散模型(RDM)以及MAGE、DiT、ADM和LDM等多种像素生成器的训练和评估代码。同时提供预训练模型和可视化工具,便于研究人员复现和拓展相关工作。
llm-app - 企业动态RAG,多数据源同步
AI应用GPTGithubLLM AppPathwayRAG开源项目
Pathway的LLM应用让高精度RAG AI应用快速上线,使用最新数据源。支持文件系统、Google Drive、Sharepoint、S3、Kafka、PostgreSQL等多种数据源的连接和同步,无需额外基础设施。提供多种模板,扩展至数百万页文档,满足不同需求。
talk2arxiv - 一款专为学术论文PDF设计的开源响应式RAG(检索增强生成)系统
GROBIDGithubPDF解析Talk2Arxiv向量数据库集成开源项目文本嵌入
Talk2Arxiv是一款专为学术论文PDF设计的开源响应式RAG(检索增强生成)系统,利用GROBID进行高效文本提取,并使用Cohere的EmbedV3模型进行精准文本嵌入。该系统不仅能缓存研究论文,减少重复处理,还通过Qdrant进行存储和查询,确保内容的相关性和准确性。前端采用Typescript, ReactJS等技术搭建,后端依赖Flask, Gunicorn实现,为学术研究提供流畅高效的在线阅读体验。
awesome-llm-apps - 精选RAG与AI代理的多功能LLM应用
AI应用AnthropicGithubLLMOpenAIRAG开源项目
了解一系列使用OpenAI、Anthropic、Google等模型以及本地LLaMA模型构建的LLM应用,涵盖从代码库、电子邮件到投资、旅行等各个领域。这些应用通过详细的文档和开源生态系统,推动AI在多个领域的创新和发展。
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