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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-Information-Bottleneck - 信息瓶颈理论在机器学习中的进展和应用综述

GithubInformation Bottleneck信息理论开源项目机器学习深度学习神经网络

本项目汇总了信息瓶颈理论在机器学习领域的关键文献,包括经典论文、综述、理论研究、模型开发和应用。重点介绍了信息瓶颈原理解释深度神经网络学习行为的方法,以及在表示学习、生成模型、强化学习等方向的创新应用。项目为研究人员和实践者提供了了解信息瓶颈理论最新进展的全面资源。

searchGPT - 基于大型语言模型（LLM）的开源搜索引擎，支持网络和文件内容实时搜索

GithubsearchGPT大型语言模型开源项目文件内容搜索问答系统

searchGPT是一款基于大型语言模型（LLM）技术的开源搜索引擎，提供自然语言回答功能。支持实时网络和文件内容搜索，集成OpenAI与GooseAI等LLM技术。简洁直观的界面提升用户体验。了解更多项目架构、未来发展及安装和运行指南，欢迎开发者贡献代码，特别是前端开发者。探索searchGPT的自然语言处理和搜索引擎创新优势。

R2R - 在生产环境中构建、扩展和管理面向用户的检索增强生成应用程序

GithubR2RRetrieval-Augmented Generation多模态支持开源项目混合搜索知识图谱

R2R旨在弥合本地LLM实验与可扩展的生产级检索增强生成（RAG）应用之间的差距。R2R提供最新的RAG技术，基于RESTful API构建，使用简便。其主要功能包括多模态支持、混合搜索、图形RAG、应用管理、可观察性、可配置性和扩展性。通过R2R仪表板用户界面，可直观管理和分析RAG引擎性能。

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型

该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

awesome-gpt-store - 各类定制化GPT应用汇总

GPTGithubawesome-gpt-storeopenai开源项目自定义GPT许可证

提供涵盖娱乐、科技、教育、商业、艺术设计、生活方式、工具、健康、游戏、金融、哲学、科学、美食、写作、职业、编程、语言学习、旅行、个人发展等多个领域的定制GPT应用信息。使用前请用户自行评估应用的可靠性、合法性及安全性，并了解相关法律法规。同时，建议采取适当的安全措施以保护个人信息和设备安全。

Awesome-LLM-for-RecSys - 关于大型语言模型（LLM）相关推荐系统主题的论文和资源的集合

ACM Transactions on Information SystemsChatGPTGithubLLM开源项目推荐系统论文更新

Awesome-LLM-for-RecSys聚焦大语言模型与推荐系统的交汇点，提供领先的研究成果与资源。该项目持续跟踪最新动态，举行定期论文评述，旨在为研究者和开发者深化对LLM在推荐系统中应用的理解提供支持。

A-Guide-to-Retrieval-Augmented-LLM - 探讨检索增强大语言模型的核心要素、工作原理及实践应用的文章

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本文深入探讨检索增强大语言模型（Retrieval Augmented LLM）的核心要素、工作原理及实践应用。通过结合外部信息源，该技术显著提高了模型在处理时效性强的数据、保护私有信息及应对长尾知识挑战方面的能力。文章还评估了在实际场景中该技术的效果，提供了一个关于如何有效利用检索增强大语言模型的全面视角。

awesome-prompts - 发现和分享顶级OpenAI GPT提示，探索最强大的应用场景

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Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述

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