GNN-RAG

结合图神经网络和检索增强生成的知识图谱问答方法

GNN-RAG 图神经网络大语言模型知识图谱问答检索增强生成 Github 开源项目

GNN-RAG项目探索了图神经网络在大语言模型推理中的应用。该方法在密集子图上进行推理，检索候选答案和推理路径，结合了GNN的结构化推理和LLM的自然语言处理能力。项目提供了GNN实现和基于RAG的LLM问答系统的代码，以及实验结果。研究表明，这种方法在知识图谱问答任务中具有提升性能的潜力。

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介绍相关项目

ToG - 结合知识图谱的大语言模型深度推理框架

GithubICLRToG大语言模型开源项目深度推理知识图谱

ToG项目提出了一种结合知识图谱的大语言模型推理框架，旨在实现更深入、更负责任的推理能力。该框架在复杂问答和知识推理任务中展现了良好性能，有助于提升AI系统的可解释性和准确性。项目开源代码支持Freebase和Wikidata知识图谱，为相关研究提供了实验平台。

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。

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。

GraphRAG-Local-UI - 将本地知识图谱与大语言模型无缝集成的开源工具

APIGithubGraphRAG可视化开源项目本地模型知识图谱

GraphRAG-Local-UI是一个开源的知识图谱构建和查询工具，支持本地部署大语言模型和嵌入模型。该项目提供直观的界面用于数据索引、提示词调优和信息查询，并具备实时知识图谱可视化功能。它适用于需要构建和探索复杂知识网络的研究人员和开发者，无需依赖云服务即可实现高效的知识管理和信息检索。

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

GithubSelf-RAG关键词生成开源项目检索增强生成自我反思语言模型

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

GithubRAG-Retrieval开源项目微调排序模型推理检索模型

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。

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。

MultiHop-RAG - 评估跨文档RAG能力的多跳查询数据集

GithubMultiHop-RAG元数据开源项目检索增强生成跨文档评估问答数据集

MultiHop-RAG是一个评估检索增强生成(RAG)系统跨文档能力的问答数据集。它包含2556个多跳查询，每个查询的证据分布在2至4个文档中，并考虑文档元数据，模拟真实RAG应用中的复杂场景。该项目提供检索和问答示例以及评估脚本，帮助研究人员和开发者改进RAG系统的多文档推理能力。

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。

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。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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