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

raptor - 边缘计算应用开发与部署平台

API服务器GithubRaptorWebAssembly开源项目边缘计算部署

Raptor是一个面向边缘计算的应用开发平台。它提供API服务器端点，支持应用状态查询、端点管理和WebAssembly部署。这个平台允许开发者创建、管理和部署边缘应用，有助于实现分布式计算。Raptor的架构设计适合构建现代化的边缘计算解决方案。

Awesome-LLM-RAG - LLM检索增强生成技术最新研究与应用

Awesome-LLM-RAGGithubLLMRAG大语言模型开源项目检索增强生成

本项目汇集了最新的LLM检索增强生成（RAG）技术研究论文，包括RAG指令调优、上下文学习、嵌入、模拟、搜索、长文本与记忆、评估、优化及应用等方面。资源库为研究者提供全面参考，鼓励研究成果的提交与共享，促进RAG技术发展。

RAGatouille - 优化RAG管道的先进检索工具

ColBERTGithubRAGatouille信息检索开源项目检索增强生成神经搜索

RAGatouille是一个开源的检索增强生成(RAG)工具包,专注于将先进的检索方法应用于RAG管道。它集成了ColBERT等最新研究成果,提供简单易用的API接口用于模型训练、文档索引和检索。RAGatouille的设计理念是模块化和易用性,同时保持高度可定制性。通过优化检索性能,该工具包旨在提升RAG系统的整体效果,促进信息检索技术在实际应用中的发展。

CRUD_RAG - 全面评估中文检索增强生成系统的基准测试

CRUD-RAGGithub中文基准测试大语言模型开源项目检索增强生成评估系统

CRUD_RAG是一个全面的中文检索增强生成(RAG)系统评估基准。该项目包含36166个测试样本，覆盖CRUD操作，支持多种评估指标。CRUD_RAG提供原生中文数据集、评估任务和基线模型，并具备一键式评估功能。这一工具可助力研究人员和开发者全面评估和优化中文RAG系统性能，推动中文自然语言处理技术的进步。

dialog - 简化RAG部署与AI模型训练的应用

API开发GithubOpen-WebUIRAG部署talkd/dialog人性化RAG开源项目

Dialog是为对API开发不熟悉但感兴趣于AI的程序员设计的应用，旨在使用现代框架简化RAG部署。通过提供基于dialog-lib的LLM部署结构，Dialog重点在于人性化RAG回答并扩展其应用范围。使用Docker快速启动，支持PostgresSQL数据库，适配Open-WebUI前端界面。详细教程和全面文档可帮助用户快速上手并高效训练AI模型。

PongoAI - 智能优化检索增强生成流程的工具

AI工具PongoAIRAG技术上下文检索性能监控语义过滤

PongoAI专注优化检索增强生成(RAG)流程。通过单行代码实现RAG监控和改进,提供实时结果重排序、性能分析和自动修复。该工具显著提高相关答案比例,减少错误生成,增加AI产品使用率。

rigging - 轻量级框架为代码集成大语言模型提供便捷

GithubLLM框架PydanticRigging代码集成开源项目生成式AI

Rigging是一个轻量级LLM框架，基于Pydantic XML构建。该框架旨在简化生产代码中语言模型的应用。主要特点包括支持结构化Pydantic模型、使用LiteLLM作为默认生成器、通过Python函数定义提示、提供简单的工具调用功能、支持连接字符串配置和聊天模板等。Rigging兼容多种LLM，如OpenAI和Anthropic，并提供简洁API用于获取生成器、构建管道和运行模型。

LangSaaS - 面向开发者的RAG聊天机器人SaaS模板

AI工具LangChainLangSaaSNextJSRAGchatbot

LangSaaS为开发者提供了一个用于创建基于检索增强生成（RAG）技术的AI聊天机器人应用的SaaS模板。该模板集成了现代化前端（Next.js）和后端（Python环境中的LangChain），以及LangChain、Qdrant、Cohere、UnstructuredIO和Stripe支付网关等工具。开发者可以利用这一模板快速构建和部署RAG聊天机器人应用，大幅缩短开发周期。LangSaaS的模块化架构使其具有良好的可定制性，能够满足不同项目的特定需求。

RAG-Survey - RAG技术全面综述基础方法、增强技术及未来方向

GithubRAG人工智能大语言模型开源项目检索增强生成自然语言处理

该研究对检索增强生成(RAG)技术进行了系统性调查和分类。文章全面总结了RAG的基础方法,包括基于查询、潜在表示和logit的技术,以及新兴的推测性RAG。同时深入探讨了RAG的多种增强策略,涵盖输入优化、检索器改进和生成器增强等关键方面。这份综述为AI领域的研究人员和开发者提供了RAG技术的最新进展概览,有助于把握未来研究方向。

ryax-engine - 简化云端自动化和API开发部署的开源平台

GithubRyax后端开发工作流自动化开源平台开源项目无服务器技术

Ryax是一个开源平台，致力于简化云端自动化和API的设计、部署及监控流程。该平台支持快速构建后端，采用无服务器技术实现规模化部署，可选择自托管、任意云平台安装或使用托管服务。Ryax提供低代码解决方案，兼容Python、JavaScript和C#等编程语言，集成了用户和项目管理、自动生成HTTP API等功能。开发者可借助Ryax高效构建和部署可扩展的后端系统。

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