awesome-generative-information-retrieval

生成信息检索的前沿技术与实际应用

Generative Information Retrieval Grounded Answer Generation Generative Document Retrieval Retrieval Augmented Generation Generative Recommendation Github 开源项目

本项目综述了生成信息检索的最新发展，覆盖了基础答案生成和生成文档检索，还包括生成推荐和生成基础总结等内容。项目包含丰富的博客、数据集、工具及评估方法，并提供多样的工作坊与教程，旨在帮助用户理解生成信息检索的各个方面。同时，欢迎提交Pull-requests以共同改进生成信息检索技术。

awesome-generative-ai - 现代生成式人工智能项目和服务指南

Generative AIGithubOpenAI人工智能内容生成开源项目机器学习

awesome-generative-ai是一个综合性平台，聚焦最先进的生成式人工智能技术与项目。这些技术基于丰富数据训练的机器学习算法，能创造独特的图像、声音和文本。覆盖艺术、编程支持、交互式聊天等多个应用领域，本平台不仅展示成熟项目如GPT模型、Stable Diffusion，也鼓励社区成员贡献想法，共推技术进步。

RAG-Survey - AI内容生成中的增强检索方法全面指南

AI生成内容GithubRAGRetrieval-Augmented Generation大型语言模型开源项目知识增强

深入探索增强检索技术如何推动AI内容生成的进步。RAG-Survey项目综合最新研究，涵盖查询基准、潜在表达式和逻辑基础RAG等多种方法，持续更新其调研报告和文献库。项目专注于提升检索增强生成模型，精准高效地应用于开放域问答、代码生成等多个AI领域。

awesome-generative-ai-guide - 全面的生成式AI研究与开发资源库

Githubawesome-generative-ai-guide人工智能大语言模型开源项目机器学习生成式AI

Awesome-Machine-Generated-Text - 机器生成文本研究资源汇总与综述

GPTGithub人工智能大规模语言模型开源项目自然语言处理预训练

这是一个全面的机器生成文本研究资源库,汇集了大规模预训练语言模型、分析方法和检测技术等关键内容。项目收录了OpenAI、DeepMind和Google等顶级机构的重要成果,包括GPT系列、Chinchilla和T5等著名模型。此外还整理了相关论文、演示、数据集和共享任务,为该领域的研究与开发提供了丰富参考。

awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展

Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型

awesome-video-generation - 全面汇集视频生成研究的前沿资源库

AI视频Github图像到视频开源项目扩散模型文本到视频视频生成

资源库系统整理视频生成领域的前沿研究论文和资源,包括文本生成视频、图像生成视频、个性化视频生成等多个方向。内容涵盖论文列表、链接、数据集、产品介绍和常见问题解答。这为研究人员和开发者提供了全面了解视频生成技术发展的专业参考。

generative-ai-workbook - 生成式AI学习与实战的综合资源库

Generative AIGithub工具开源项目生成式AI用例项目

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。

awesome-chatgpt - 综览生成式AI与ChatGPT的开源工具和应用实例

ChatGPTChatGPT APIChatGPT extensionsGithubgenerative AIprompt engineering开源项目

RAG-Survey - RAG技术全面综述基础方法、增强技术及未来方向

GithubRAG人工智能大语言模型开源项目检索增强生成自然语言处理

该研究对检索增强生成(RAG)技术进行了系统性调查和分类。文章全面总结了RAG的基础方法,包括基于查询、潜在表示和logit的技术,以及新兴的推测性RAG。同时深入探讨了RAG的多种增强策略,涵盖输入优化、检索器改进和生成器增强等关键方面。这份综述为AI领域的研究人员和开发者提供了RAG技术的最新进展概览,有助于把握未来研究方向。

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