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。

GithubGo二进制分发开源开源项目编程语言软件开发

Go是一种开源编程语言，致力于简化软件开发过程，提高代码可靠性和运行效率。开发者可选择官方二进制版本或从源代码安装。作为众多贡献者共同努力的成果，Go项目欢迎社区参与。项目设有专门的问题跟踪系统和讨论平台，用于处理bug报告、提案和语言相关问题。

ragna - 高效灵活的RAG编排框架简化AI应用开发

GithubRAG编排框架Ragna开源项目文档检索自然语言处理

Ragna是一个RAG(检索增强生成)编排框架，旨在简化AI应用开发过程。该框架支持Python API、REST API和Web应用界面，方便开发者构建和部署基于RAG的智能系统。Ragna的设计注重灵活性和可扩展性，适应多种AI应用场景。该框架有助于加速智能解决方案的开发，促进AI技术在各领域的应用。

graph-rag - 自动生成知识图谱和文档网络以增强RAG性能

GithubKnowledge Graph RAGRAG开源项目搜索文档网络知识图谱

graph-rag项目旨在提升检索增强生成(RAG)的性能。它自动从文档中提取实体和关系，构建知识图谱和文档关联网络。这些图谱可用于搜索相关实体或查找相互关联的文档，增强大型语言模型的上下文信息。该项目在处理医疗等专业领域文档时尤为有效，能提高信息检索和知识推理效率。

awesome-go - Go 语言框架、库和软件的全面资源汇总

GithubGo开发资源开源库开源项目框架软件

awesome-go 是一个全面的 Go 语言资源汇总,包括各类框架、库和软件。涵盖人工智能、音频处理、认证授权、区块链等多个领域的优质项目。该列表持续更新,为开发者提供高质量的 Go 工具和库参考,有助于提升开发效率。作为一个中立的资源集合,awesome-go 是 Go 程序员的重要参考。

chromem-go - Go语言内嵌式向量数据库支持RAG和语义搜索

GithubGo语言chromem-go向量数据库嵌入式开源项目检索增强生成

chromem-go是一款Go语言内嵌式向量数据库，采用Chroma风格接口，无需第三方依赖。支持内存存储和可选持久化，聚焦常见用例的简单性和性能。适用于检索增强生成(RAG)和语义搜索等场景，可直接嵌入应用无需单独部署。具备多线程处理能力，支持多种嵌入创建方式，提供相似度搜索和过滤功能。

lingoose - 一个模块化的Go AI/LLM应用框架

GithubGo框架LinGoose人工智能开源项目抽象化模块化

LinGoose是一个为开发AI/LLM应用设计的Go语言框架，支持模块化和功能抽象。用户可以灵活选择和创建实现，并使用丰富的文档和快速入门指南，从零开始构建完整的AI/LLM应用。

GPT-RAG - GPT-RAG企业级数据集成与零信任安全

AzureEnterprise RAGGPT-RAGGithubRAG大模型开源项目

GPT-RAG解决方案加速器为企业提供了稳固的架构，适用于企业级RAG模式部署。该架构通过零信任安全和负责任的AI，确保响应的可靠性、可用性、可扩展性和可审计性。其模块化组件包括数据采集、编排和前端应用，使得企业能够从探索阶段顺利过渡到大规模生产和MVP阶段。

ChatPDF - 本地LLM驱动的全能文件检索与问答系统

ChatPDFGithubLLMRAGgradio中英文混合文档开源项目

ChatPDF是一个基于本地LLM的文件检索和知识问答系统，支持包括PDF、docx在内的多种文件格式。系统集成了多项算法优化功能，例如Chinese chunk切分、embedding优化和检索匹配等，致力于提高RAG的准确率。此外，系统通过使用reranker模块和扩展上下文功能优化查询的精确度。基于gradio开发，该系统支持简便的Web服务启动，便于在本地环境搭建和使用。

gofeed - Go语言多格式Feed解析库

Atom解析GithubGo语言JSON解析RSS解析gofeed开源项目

gofeed是一个Go语言开发的多功能Feed解析库，支持RSS、Atom和JSON格式。它可以处理非标准元素、已知扩展和常见feed问题。该库提供通用解析器和专用解析器，具备无效feed处理和扩展支持等功能，适合开发人员处理各类订阅源。

self-rag - 通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估的框架

GithubSelf-RAG关键词生成开源项目检索增强生成自我反思语言模型

Self-RAG是一种创新框架,通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估。该方法预测反思标记,支持多次检索或跳过检索,并从多角度评估生成内容。这不仅提高了模型输出的事实性和质量,还保持了语言模型的通用性能。

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