GoMate

高度可配置的模块化RAG框架，实现可靠输入与可信输出

GoMate RAG框架检索问答模块化可配置 Github 开源项目

GoMate是一个开源的模块化RAG框架，支持多种文件格式解析和灵活的检索功能。其核心设计理念强调可配置性和模块化，使开发者能够根据具体需求定制RAG应用。该框架集成了文档解析、向量检索、重排序和大模型问答等功能，适用于各种检索问答场景。

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。

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。

n-levels-of-rag - RAG应用开发全面指南从入门到精通

GithubRAG应用开源项目搜索优化文本处理评估方法问答系统

本项目是一个全面的RAG应用开发指南,涵盖基础到高级的多个层次。内容包括核心概念讲解、高级技术介绍、可观察性实践、评估方法和性能优化策略等。适合各层次开发者学习,提供实用知识助力RAG应用开发。

kagome - 纯Go实现的开源日语形态素分析工具支持多种词典和分词模式

GithubGo语言Kagome分词开源开源项目日语形态素分析器

Kagome是一个用Go语言开发的开源日语形态素分析工具。它支持将MeCab-IPADIC和UniDic等多种词典嵌入二进制文件，并提供普通、搜索和扩展三种分词模式。Kagome可通过命令行、服务器或WebAssembly方式使用，具有性能高、易于集成和跨平台等特点，适用于各种日语文本处理任务。

gorm - 功能齐全的Golang数据库操作框架

GORMGithubGolangORM开源框架开源项目数据库

GORM是一个功能全面的Golang数据库操作框架，支持多种数据库关联、钩子函数、预加载和事务处理。它提供自动迁移、SQL构建器和批量操作等实用功能，并具有灵活的插件系统。GORM经过全面测试，适用于各种规模的Go项目开发。

awesome-go-cn - Go语言开发资源精选框架库工具全面覆盖

GithubGoawesome-go开源库开源项目框架编程语言软件

该项目汇集了Go语言生态系统中的优质开发资源,包括主流框架、实用库和高效工具。内容涵盖人工智能、音频处理、身份验证、区块链、命令行、数据库、GUI等多个技术领域。资源保持定期更新,并提供中英双语文档支持。项目旨在为Go开发者提供全面的参考,助力提升开发效率。

RAG - 优化检索增强生成技术的最佳实践探索

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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。

fastRAG - 检索增强生成模型的构建与应用探索

ColBERTGithubHaystackLLMONNX RuntimefastRAG开源项目

fastRAG是一个专为构建和优化检索增强生成模型的研究框架，集成了最先进的LLM和信息检索技术。它为研究人员和开发人员提供了一整套工具，支持在Intel硬件上进行优化，并兼容Haystack自定义组件。其主要特点包括对多模态和聊天演示的支持、优化的嵌入模型和索引修改功能，以及与Haystack v2+的兼容性。

RAG_Techniques - 先进RAG技术集合优化检索增强生成系统

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本项目汇集22种先进RAG技术，涵盖简单RAG到复杂可控代理等多种方法，包括上下文丰富、多方面过滤、融合检索和智能重排序等。这些技术旨在提高检索增强生成系统的准确性、效率和上下文丰富度，为研究人员和实践者提供全面实施指南，助力开发更高效RAG系统。

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

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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。

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