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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介绍相关项目

Autogen_GraphRAG_Ollama - 实现本地多智能体RAG系统的开源项目

AutoGenChainlitGithubGraphRAGOllama开源项目本地LLM

Autogen_GraphRAG_Ollama是一个将GraphRAG与AutoGen代理结合的开源项目。它利用Ollama的本地LLM实现免费离线嵌入和推理，通过函数调用整合GraphRAG的知识搜索方法。项目支持本地模型推理和嵌入，扩展了AutoGen以支持非OpenAI LLM的函数调用，并集成Chainlit UI处理持续对话和用户交互，打造了一个功能完备的本地化多智能体RAG系统。

Neum AI - 开源框架助力构建高效RAG数据管道

AI工具Neum AIRAG向量数据库嵌入数据管道

Neum AI框架专注于简化RAG和语义搜索的数据基础设施构建。它整合了多种连接器，便于快速创建数据管道，高效处理各类数据。框架兼顾本地开发与云端部署，满足不同规模需求。其核心功能包括实时数据同步、全面可观测性和智能检索，有效提升数据管理效率。Neum AI为构建可靠、高性能的RAG系统提供了全面解决方案。

ai-engineer-workshop - 构建评估和优化生产级RAG应用的实践指南

AI工程GithubLLMRAG开源项目生产应用评估优化

本项目提供了一个实践指南，聚焦于检索增强生成(RAG)应用的构建、评估和优化。内容涵盖基础RAG堆栈设置、评估套件创建、性能优化等关键环节。通过实操，开发者可学习如何利用大型语言模型(LLMs)处理私有数据，开发聊天机器人等AI应用。

LongRAG - 改进长文本LLM的检索增强生成框架

GithubLongRAGTevatronWikipedia数据开源项目检索增强生成长上下文LLM

LongRAG项目推出新型检索增强生成框架，采用4K token长检索单元提升RAG性能。项目核心包括长检索器和长阅读器，平衡检索与阅读任务复杂度。除提供完整代码实现，还开放处理后的语料库数据集。这为研究长文本LLM与RAG结合提供了重要资源，有助于探索该领域的未来发展方向。

rag-experiment-accelerator - 增强搜索实验效能的全新Azure AI工具

Azure AI SearchGithubOpenAIRAG Experiment Accelerator实验工具开源项目性能优化

RAG Experiment Accelerator是一款面向研究人员、数据科学家和开发者的多功能工具，旨在利用Azure AI Search和RAG模式提升搜索查询实验和评估的效率。主要功能包括实验设定、Azure服务集成、搜索索引创建、多种文档加载器支持、自定义查询生成、多种搜索类型支持，以及细致的结果评估，且全程自动生成报告。最新的更新增加了内容采样功能，确保实验样本的代表性。

rag-fusion - 多重查询生成与排名融合的新型搜索技术

GithubRAG-Fusion向量搜索开源项目搜索技术查询生成重排算法

RAG-Fusion是一种创新搜索方法，旨在弥合传统搜索与复杂人类查询间的差距。它结合检索增强生成(RAG)技术，通过多重查询生成和倒数等级融合重排搜索结果。该项目利用OpenAI的GPT模型生成多样化查询，进行向量搜索，并应用倒数等级融合算法重新排序相关文档。RAG-Fusion致力于挖掘隐藏在热门结果之外的深层知识，推动搜索技术迈向新前沿。

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。

rag-using-langchain-amazon-bedrock-and-opensearch - 基于Amazon Bedrock和OpenSearch构建检索增强生成系统

Amazon BedrockGithubLangChainOpenSearchRAGTitan开源项目

这个开源项目展示了如何使用Amazon Bedrock的Titan模型和OpenSearch的向量引擎来构建检索增强生成(RAG)系统。项目利用LangChain框架将嵌入文本存储在OpenSearch中,为语言模型提供更精准的上下文。开发者可以选择Amazon Bedrock提供的多种基础模型,包括Anthropic Claude和AI21 Labs的Jurassic系列。项目文档详细介绍了从OpenSearch集群部署到数据加载和查询的全过程,为有意实践RAG技术的开发者提供了完整的参考。

R2R - 在生产环境中构建、扩展和管理面向用户的检索增强生成应用程序

GithubR2RRetrieval-Augmented Generation多模态支持开源项目混合搜索知识图谱

R2R旨在弥合本地LLM实验与可扩展的生产级检索增强生成（RAG）应用之间的差距。R2R提供最新的RAG技术，基于RESTful API构建，使用简便。其主要功能包括多模态支持、混合搜索、图形RAG、应用管理、可观察性、可配置性和扩展性。通过R2R仪表板用户界面，可直观管理和分析RAG引擎性能。

GPT-RAG - GPT-RAG企业级数据集成与零信任安全

AzureEnterprise RAGGPT-RAGGithubRAG大模型开源项目

GPT-RAG解决方案加速器为企业提供了稳固的架构，适用于企业级RAG模式部署。该架构通过零信任安全和负责任的AI，确保响应的可靠性、可用性、可扩展性和可审计性。其模块化组件包括数据采集、编排和前端应用，使得企业能够从探索阶段顺利过渡到大规模生产和MVP阶段。

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问小白是一个基于 DeepSeek R1 模型的智能对话平台，专为用户提供高效、贴心的对话体验。实时在线，支持深度思考和联网搜索。免费不限次数，帮用户写作、创作、分析和规划，各种任务随时完成！

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白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能，包括文生视频、动态画面和形象生成等，帮助用户快速上手，创造专业级内容。

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