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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。

txtchat - 智能搜索与人工智能响应的集成指南
GithubRAGtxtchat大型语言模型开源项目智能代理消息平台
txtchat结合检索增强型生成(RAG)及语言模型提供高级搜索解决方案,支持内容摘要、翻译及变换,并可集成至多种消息平台,如Rocket.Chat,适合企业和开发者优化AI响应与工作流程,提升用户交互效果。
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。
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。
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。
multi-doc-chatbot - 多文档智能阅读与对话系统
GithubLangChainOpenAI向量存储多文档阅读器开源项目聊天机器人
Multi-doc-chatbot项目提供Python脚本,用于构建多文档阅读和对话系统。它支持PDF、DOC和TXT格式,采用嵌入和向量存储技术处理长文本,实现多文档交互和聊天记忆功能。该系统通过终端界面提供文档内容问答服务,展示了LangChain和OpenAI技术在文档智能处理领域的应用。
local-rag - 开源离线增强生成系统,支持多源数据和流式响应
GithubLLMs支持Local RAG开源软件开源项目数据安全离线嵌入
Local RAG是一个开源离线增强生成工具,旨在无需第三方依赖即可处理多种数据源(包含本地文件、GitHub仓库与网站)。该系统通过集成大型语言模型安全高效地处理数据,支持离线嵌入技术、流式数据响应、会话历史记忆和会话数据导出,尤其适合对隐私要求高的使用环境。
ragflow - 基于深度文档理解的高效RAG工作流引擎
GithubLLMRAGFlow兼容异构数据源开源项目深度文档理解自动化RAG工作流程
RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG引擎,适用于各种规模的企业。结合大型语言模型,它提供可靠的问答功能和可信的引用。RAGFlow支持多种数据格式,包括文本、图片和音频文件,并且兼容本地和远程LLM,提供自动化、无缝集成的RAG工作流,便于通过直观的API进行业务整合。
RAG - 优化检索增强生成技术的最佳实践探索
GithubRAGGA开源项目最佳实践检索增强生成深度学习论文实现
RAGGA是一个实现检索增强生成(RAG)技术最佳实践的开源项目。基于论文研究,项目提供RAG系统性能优化方法和策略,包含代码实现和复现指南。RAGGA通过实验验证了多种RAG技术优化策略,包括检索方法改进、上下文融合等。这些发现对于提升自然语言处理任务的性能具有重要意义,为RAG技术研究和应用提供了重要参考资源。
chatbot - MongoDB Chatbot框架:智能聊天机器人应用的全栈解决方案
AI模型Atlas Vector SearchGithubMongoDBRAG开源项目聊天机器人框架
MongoDB Chatbot框架基于MongoDB与Atlas Vector Search,支持检索增强生成(RAG)。从原型到生产无缝过渡,通过内置数据摄取流程、聊天机器人服务器和Web UI,快速启动定制化AI聊天机器人应用。框架灵活支持多种AI模型与复杂提示策略,并提供编程评估工具。
Robby-chatbot - AI聊天机器人,支持CSV、PDF、TXT数据和YouTube视频的交互
AI聊天机器人GithubPython 3.8Robby-chatbot开源项目本地运行贡献
Robby-chatbot是一款具备会话记忆功能的AI聊天机器人,允许用户直观地讨论CSV、PDF、TXT数据和YouTube视频。该项目支持本地安装和运行,用户可以通过简单步骤设置服务,并参与项目开发。了解更多关于安装、运行和贡献的信息,以提升数据交互体验。
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