ragna

高效灵活的RAG编排框架简化AI应用开发

Ragna RAG编排框架文档检索自然语言处理开源项目 Github

Ragna是一个RAG(检索增强生成)编排框架，旨在简化AI应用开发过程。该框架支持Python API、REST API和Web应用界面，方便开发者构建和部署基于RAG的智能系统。Ragna的设计注重灵活性和可扩展性，适应多种AI应用场景。该框架有助于加速智能解决方案的开发，促进AI技术在各领域的应用。

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BeyondLLM是一个面向检索增强生成(RAG)系统的综合开发工具包。它集成了自动化流程、可定制评估指标和多种大型语言模型支持，简化RAG系统的实验、评估和部署过程。该工具有助于减少LLM幻觉，提升系统可靠性，支持RAG应用的快速迭代和监控。BeyondLLM兼容Python 3.8-3.11版本，为开发者提供简洁高效的API接口。

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FlashRAGGithubPython工具包复现研究开源项目检索增强生成自定义组件

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n-levels-of-rag - RAG应用开发全面指南从入门到精通

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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

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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。

RAG-Retrieval - 使用RAG-Retrieval全面提升信息检索效率与精度

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RAG-Retrieval项目通过统一方式调用不同RAG排序模型，支持全链路微调与推理。其轻量级Python库扩展性强，适应多种应用场景，提升排序效率。更新内容包括基于LLM监督的微调及其Embedding模型的MRL loss性能提升。

rag-chatbot - RAG聊天机器人支持多PDF智能对话和灵活部署

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rag-chatbot项目采用检索增强生成(RAG)技术，实现了与多个PDF文档的智能交互。系统支持本地运行和Kaggle环境，可灵活选择Huggingface或Ollama的各类模型。其特色功能包括多PDF并行处理、跨语言对话潜力和简易部署流程。项目持续优化中，未来将引入高级文档管理和ReAct Agent等功能，适用于研究、教育和企业等多种场景。

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

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