tonic_validate

LLM和RAG评估框架

Tonic Validate LLM评估数据安全 RAG系统性能监测 Github 开源项目

Tonic Validate是一个开源的高性能LLM输出和RAG评估框架，通过多种度量方法评估输出的精度和稳定性。它还集成了可视化UI，便于结果追踪与监控，并提供了Tonic Textual工具，以支持RAG系统的数据处理和性能提升。

文档

n-levels-of-rag - RAG应用开发全面指南从入门到精通

GithubRAG应用开源项目搜索优化文本处理评估方法问答系统

本项目是一个全面的RAG应用开发指南,涵盖基础到高级的多个层次。内容包括核心概念讲解、高级技术介绍、可观察性实践、评估方法和性能优化策略等。适合各层次开发者学习,提供实用知识助力RAG应用开发。

AutoRAG - 自动优化检索增强生成流程的开源工具

AutoRAGGithubRAG优化开源项目数据处理自动化评估部署

AutoRAG是一个开源的检索增强生成(RAG)自动优化工具，专门为特定数据和用例寻找最佳RAG流程。该工具支持自动评估多种RAG模块组合，简化了最优方案的发现过程。AutoRAG提供简洁的代码接口和命令行操作，方便用户快速评估、部署和共享优化后的RAG流程。此外，AutoRAG还集成了多种评估指标、支持模块、可视化仪表板和Web界面，使RAG技术的应用更加便捷高效。

renumics-rag - 使用Renumics RAG进行检索增强生成数据的探索和可视化

GithubLangChainOpenAIPoetryRenumics RAGStreamlit开源项目

Renumics RAG项目使用LangChain和Streamlit实现检索增强生成助手。通过简单的虚拟环境配置，支持GPU和CPU用户可以快速安装相关依赖项。提供对HTML文件的文档索引和通过命令行或Web应用进行文档检索和问题解答的功能。支持OpenAI、Hugging Face模型的集成，并能使用Renumics Spotlight进行数据的交互式探索，帮助用户了解RAG系统的性能与数据分布。

evalverse - 开源大语言模型评估工具集

AI研究EvalverseGithubLLM评估开源项目评估报告

Evalverse是一个开源的大语言模型评估工具集，提供统一、标准化的评估解决方案。支持多种评估方法，可无代码进行评估并生成报告。通过子模块扩展评估能力，集成lm-evaluation-harness和FastChat等框架。生成的详细报告包含分数、排名和可视化，便于比较不同模型性能。适用于AI研究人员及LLM领域新手。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

rag-stack - 基于RAG技术的企业级智能问答平台

GithubRAGstack企业知识库向量数据库开源LLM开源项目检索增强生成

RAGstack是一个基于检索增强生成(RAG)技术的企业级智能问答平台。该项目支持Llama 2、Falcon和GPT4All等开源大语言模型，利用Qdrant向量数据库实现高效文档检索。RAGstack提供简洁的服务器和用户界面，支持PDF文档上传和智能问答。系统可在本地运行，也可轻松部署到各大主流云平台，为企业提供安全可控的私有化知识问答解决方案。

fastRAG - 检索增强生成模型的构建与应用探索

ColBERTGithubHaystackLLMONNX RuntimefastRAG开源项目

fastRAG是一个专为构建和优化检索增强生成模型的研究框架，集成了最先进的LLM和信息检索技术。它为研究人员和开发人员提供了一整套工具，支持在Intel硬件上进行优化，并兼容Haystack自定义组件。其主要特点包括对多模态和聊天演示的支持、优化的嵌入模型和索引修改功能，以及与Haystack v2+的兼容性。

Advanced_RAG - 深入探索RAG和Langchain框架在语言理解中的应用

Advanced_RAGGithubLLMsLangchainMulti Query RetrieverSelf-Reflection-RAG开源项目

该项目通过Python笔记本展示了RAG的高级技术，旨在优化大型语言模型(LLMs)的知识丰富度和上下文感知能力。从基础流程到多查询检索、自我反思、和自适应代理等高级架构，全面覆盖了核心组件及其工作方式。项目提供了构建RAG应用的详细指南，展示了如何通过Langchain框架提升文本生成的准确性和信息丰富度。内容包括查询转换、数据源路由和向量数据库索引等关键技术，为LLM应用提供坚实支持。

RAGFoundry - 开源框架增强大语言模型检索能力

GithubRAG Foundry大语言模型开源项目数据集创建检索增强生成模型微调

RAG Foundry是一个开源框架,通过RAG增强数据集微调模型来提升大语言模型的外部信息检索能力。该框架包含数据集创建、模型训练、推理和评估四个模块,支持快速原型设计和RAG实验。其模块化设计和可定制工作流程,有助于研究人员和开发者高效改进LLM的检索增强生成能力。

vigil-llm - 多层防御工具，评估和保护LLM提示安全

APIGithubLLMVigil安全扫描开源项目提示注入

Vigil-llm是一款评估大型语言模型提示和响应安全性的开源工具。它集成了向量数据库、启发式规则、变压器模型等多种扫描模块，能够有效检测提示注入、越狱等潜在威胁。该工具支持本地和OpenAI嵌入，内置常见攻击签名库，可作为Python库或REST API使用，为LLM应用构建全方位的安全防护体系。

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