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。

Github

介绍相关项目

llm-graph-builder - 使用大型语言模型从非结构化数据中构建知识图谱

DiffbotGithubKnowledge GraphLLMNeo4jOpenAI开源项目

llm-graph-builder是一款利用OpenAI、Gemini等大型语言模型转化非结构化数据如PDF、文档、视频和网络页面等为结构化知识图谱的应用。此应用支持用户上传文件、自定义图谱模式，并使用Langchain框架进行图谱生成。用户还可以在多源数据环境下查看图谱，并通过对话查询与数据交互。

cognita - RAG系统模块化与扩展平台

APICognitaGithub向量数据库开源项目索引部署

Cognita整合了Langchain和LlamaIndex技术，提供了一套模块化且API驱动的RAG组件和无代码UI，适合本地及生产环境使用。新功能包括内置Metadatastore、Docker Compose快速部署及多样化的嵌入和重排序服务。此平台使得用户无需代码即可管理文档和实施QnA，优化了试验和部署的效率。

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。

BCEmbedding - 双语跨语言嵌入模型提升检索增强生成效果

BCEmbeddingGithubRAG双语开源项目语义表示跨语言

BCEmbedding是一款双语和跨语言嵌入模型，针对检索增强生成(RAG)任务进行优化。该模型包含EmbeddingModel和RerankerModel两个组件，分别用于语义向量生成和搜索结果优化。BCEmbedding在中英文语义表示和RAG评估中展现出优异性能，支持多语言和多领域应用。该项目提供了便捷的API接口，可直接集成到RAG系统中，已在实际产品中得到应用验证。

rag-postgres-openai-python - 使用OpenAI与PostgreSQL构建智能聊天应用

AzureFastAPIGithubOpenAIPostgreSQLRAG开源项目

创建一个基于Web的聊天应用，利用OpenAI模型回答PostgreSQL数据库中的问题。前端使用React和FluentUI，后端采用Python和FastAPI。该项目支持在Azure上部署，通过Azure Developer CLI工具进行操作。主要功能包括结合向量搜索与全文搜索的混合搜索，以及将用户查询转换为SQL条件等。可通过GitHub Codespaces或VS Code Dev Containers快速启动，本地开发需配置Azure CLI、Node.js、Python、PostgreSQL和Docker等工具。

gnn - 用于TensorFlow平台的图神经网络库，支持异构和同构图

GithubKeras层TensorFlow GNN分布式图采样工具图神经网络开源项目数据准备工具

TensorFlow GNN是一个用于TensorFlow平台的图神经网络库，支持异构和同构图。它提供了GraphTensor类型来表示多类型节点和边，数据准备工具以及高效的图采样器。库中包含可直接使用的模型和Keras层，提供高层次的训练API。TF-GNN广泛应用于各种图挖掘任务，用户可在Google Colab上无需安装直接运行示例。它兼容TensorFlow 2.12及以上版本和相关GPU驱动，主要在Linux环境测试。

WebGLM - 一个结合网络搜索与信息检索的高效问答系统

ChatGLM2-6BGLMGithubWebGLM人工智能开源项目问答系统

WebGLM是一个结合网络搜索与信息检索的高效问答系统，利用10亿参数的GLM生成准确答案。系统提升了性能，通过长上下文处理和人类偏好评分机制优化用户体验，支持多平台部署与扩展，提供流畅、实时的交互。

awesome-llm-apps - 精选RAG与AI代理的多功能LLM应用

AI应用AnthropicGithubLLMOpenAIRAG开源项目

了解一系列使用OpenAI、Anthropic、Google等模型以及本地LLaMA模型构建的LLM应用，涵盖从代码库、电子邮件到投资、旅行等各个领域。这些应用通过详细的文档和开源生态系统，推动AI在多个领域的创新和发展。

rasa_nlu_gq - 高级中文自然语言理解工具的功能与扩展

GithubRasa NLUtensorflow实体识别开源项目模型自然语言理解

RGT - 递归泛化Transformer模型实现高效图像超分辨率

GithubRGTTransformer全局上下文图像超分辨率开源项目自注意力机制

RGT项目提出递归泛化Transformer模型,通过创新的自注意力机制高效捕获图像全局信息。该模型结合局部和全局特征,在图像超分辨率任务中实现了优异性能,为高质量图像重建提供新思路。实验结果显示RGT在多个评估指标上超越了现有先进方法。

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