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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。

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。
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。
Awesome-LLM-Long-Context-Modeling - 包含有关高效转换器、长度外推、长期内存、检索增强生成 (RAG) 和长上下文建模评估的论文和博客的存储库
GithubTransformer优化信息检索大语言模型开源项目自然语言处理长文本处理
本仓库收集了关于高效变换器、长度外推、长期记忆、增强检索生成(RAG)及长文本建模评估的研究论文和博客,提供专业资源用于探索长上下文模型及其挑战,并讨论优化NLP模型的创新方法,适合深度语言模型和复杂文本建模研究人员及开发者。考虑到用户搜索意图的多样性,建议在SEO描述中提及项目对长文本建模从算法到实际应用的全面影响,以及其对未来研究方向的启示。
rag-experiment-accelerator - 增强搜索实验效能的全新Azure AI工具
Azure AI SearchGithubOpenAIRAG Experiment Accelerator实验工具开源项目性能优化
RAG Experiment Accelerator是一款面向研究人员、数据科学家和开发者的多功能工具,旨在利用Azure AI Search和RAG模式提升搜索查询实验和评估的效率。主要功能包括实验设定、Azure服务集成、搜索索引创建、多种文档加载器支持、自定义查询生成、多种搜索类型支持,以及细致的结果评估,且全程自动生成报告。最新的更新增加了内容采样功能,确保实验样本的代表性。
KG_RAG - 解锁医学知识图谱的力量和KG-RAG框架概述
GPTGithubKG-RAG大型语言模型开源项目生物医学知识图谱
KG-RAG,一种融合生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型的检索增强生成系统,专为提升特定领域的语义理解而设计。了解其配置、运行方法及在生物医学应用中的实例。
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。
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。
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。
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。
beyondllm - RAG系统开发与部署的一站式工具包
AI教育BeyondLLMGithubRAG系统大语言模型开源项目
BeyondLLM是一个面向检索增强生成(RAG)系统的综合开发工具包。它集成了自动化流程、可定制评估指标和多种大型语言模型支持,简化RAG系统的实验、评估和部署过程。该工具有助于减少LLM幻觉,提升系统可靠性,支持RAG应用的快速迭代和监控。BeyondLLM兼容Python 3.8-3.11版本,为开发者提供简洁高效的API接口。
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