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rag-chatbot

RAG聊天机器人 支持多PDF智能对话和灵活部署

rag-chatbot项目采用检索增强生成(RAG)技术,实现了与多个PDF文档的智能交互。系统支持本地运行和Kaggle环境,可灵活选择Huggingface或Ollama的各类模型。其特色功能包括多PDF并行处理、跨语言对话潜力和简易部署流程。项目持续优化中,未来将引入高级文档管理和ReAct Agent等功能,适用于研究、教育和企业等多种场景。

mychatGPT - 高级文档助手,支持智能文档摘要与对话历史追踪
GithubRAG Agent对话历史开源项目文档助手文档总结用户意图检测
此项目是一个高级RAG(检索增强生成)代理,能从简单的PDF聊天机器人进化为访问对话历史、检索上下文、总结文档并回答跟进问题的智能助手。用户可上传PDF、TXT和DOCX文件,通过浏览器启动Streamlit应用程序,自然查询文档摘要和深入问题,并具有对话历史和逻辑意图判断功能,确保响应准确。
local-rag-example - 结合Langchain和Streamlit技术构建本地化聊天式PDF应用
ChatPDFGithubLangchainOllamaRAGStreamlit开源项目
优化描述,以如何在本地机器上快速建立和运行ChatPDF为核心,突出其隐私保护和成本效益的特点。进一步细化技术栈的用途,即Langchain、Ollama和Streamlit如何具体提升操作效率和用户界面体验。
rag - 高效检索增强生成系统RAG实现
GithubLLMRAGtxtai向量搜索图搜索开源项目
RAG with txtai项目实现了一个基于Streamlit的检索增强生成应用。系统集成了向量RAG和图RAG两种方法,通过控制语言模型的上下文来增强回答的准确性。项目支持Docker容器和Python虚拟环境部署,可灵活添加自定义数据并通过环境变量配置模型参数。这一versatile的RAG系统适用于广泛的知识检索和智能问答应用场景。
Easy-RAG - 构建高效RAG系统 集成多功能知识库和先进对话能力
Easy-RAGGithub向量数据库大模型聊天开源项目知识图谱知识库
Easy-RAG是一个功能全面的检索增强生成(RAG)系统,支持多种文件格式的知识库管理。系统整合了Chroma、FAISS等向量数据库,并采用rerank技术提高信息检索效率。它具备纯大模型多轮对话和基于知识库的问答能力,适合学习、使用和自主扩展。Easy-RAG还支持音频视频的语音转文本功能,为构建智能对话系统提供了全面的解决方案。
ChatPDF - 本地LLM驱动的全能文件检索与问答系统
ChatPDFGithubLLMRAGgradio中英文混合文档开源项目
ChatPDF是一个基于本地LLM的文件检索和知识问答系统,支持包括PDF、docx在内的多种文件格式。系统集成了多项算法优化功能,例如Chinese chunk切分、embedding优化和检索匹配等,致力于提高RAG的准确率。此外,系统通过使用reranker模块和扩展上下文功能优化查询的精确度。基于gradio开发,该系统支持简便的Web服务启动,便于在本地环境搭建和使用。
rag-gpt - 集成前端、后端及管理控制台能够快速部署智能客服系统
GithubLLMRAG-GPT后台管理开源项目智能客服系统部署
RAG-GPT项目允许用户利用Flask, LLM及RAG快速启动一个智能客服系统,整合了前端、后端和管理控制台。支持多种知识库的集成,配置灵活,界面友好,可在五分钟内部署生产级会话服务。适用于需要高效、高可定制的客服解决方案的业务。RAG-GPT为企业提供了一个多面的、易于配置的智能客服平台,支持Docker直接部署或源代码部署,兼容多种大型语言模型(Large Language Models),如OpenAI的GPT和Moonshot,满足各型企业的需求。
rags - 使用自然语言从数据源创建RAG管道
GithubOpenAIRAGsStreamlit开源项目数据管道自然语言处理
RAGs是一个基于Streamlit的应用程序,使用自然语言从数据源创建RAG管道。用户可以描述任务和参数,查看和修改生成的参数,并通过RAG代理查询数据。项目支持多种LLM和嵌入模型,默认使用OpenAI构建代理。该应用程序提供了一个标准的聊天界面,能够通过Top-K向量搜索或总结功能满足查询需求。了解更多关于安装和配置的信息,请访问GitHub页面或加入Discord社区。
super-rag - 提升AI应用性能的高效RAG流水线工具
GithubREST APISuper-Rag云端API人工智能开源项目文档处理
Super-Rag为AI应用提供了支持多种文档格式与向量数据库的高效RAG流水线。包含生产就绪REST API,支持自定义数据分割,多种编码模式,及代码解释器模式,适于解决计算性问题与答疑,并通过唯一ID高效进行会话管理。
Awesome-RAG - 深入探索RAG的最佳实践与常见挑战
全面了解Retrieval Augmented Generation (RAG),涵盖对话路由、LLM模型、向量检索、提示策略、生成、评估、性能与成本、隐私和安全等方面的实践与挑战。探索先进的RAG模式、多模态RAG、知识图谱和自动提示优化等技术,提升生成质量和可靠性。
ragapp - 简单配置的企业级Agentic RAG方案
DockerGithubLlamaIndexOpenAIRAGapp云基础设施开源项目
RAGapp是一款企业级Agentic RAG解决方案,配置简单如OpenAI的自定义GPT,可通过Docker部署在云基础设施中。基于LlamaIndex构建,支持OpenAI和Gemini托管AI模型以及本地Ollama模型。提供Docker Compose和即将推出的Kubernetes部署选项。访问Admin UI进行配置,详情请参阅各端点和安全信息。
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