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。

Verba - 开源RAG应用程序实现智能文档检索与问答

GithubRAGVerba人工智能开源项目数据查询

Verba是一款开源的检索增强生成(RAG)应用程序，提供端到端的简便界面。支持多种模型和数据类型，可在本地或云端部署。该应用程序允许用户探索数据集、提取见解，并通过自然语言与文档交互。Verba整合了先进的RAG技术和Weaviate的上下文感知数据库，可根据具体需求选择RAG框架、数据类型、分块和检索技术以及LLM提供商。这为文档问答和知识库分析提供了灵活而强大的解决方案。

RAG-Retrieval - 使用RAG-Retrieval全面提升信息检索效率与精度

GithubRAG-Retrieval开源项目微调排序模型推理检索模型

RAG-Retrieval项目通过统一方式调用不同RAG排序模型，支持全链路微调与推理。其轻量级Python库扩展性强，适应多种应用场景，提升排序效率。更新内容包括基于LLM监督的微调及其Embedding模型的MRL loss性能提升。

RAGatouille - 优化RAG管道的先进检索工具

ColBERTGithubRAGatouille信息检索开源项目检索增强生成神经搜索

RAGatouille是一个开源的检索增强生成(RAG)工具包,专注于将先进的检索方法应用于RAG管道。它集成了ColBERT等最新研究成果,提供简单易用的API接口用于模型训练、文档索引和检索。RAGatouille的设计理念是模块化和易用性,同时保持高度可定制性。通过优化检索性能,该工具包旨在提升RAG系统的整体效果,促进信息检索技术在实际应用中的发展。

rags - 使用自然语言从数据源创建RAG管道

GithubOpenAIRAGsStreamlit开源项目数据管道自然语言处理

RAGs是一个基于Streamlit的应用程序，使用自然语言从数据源创建RAG管道。用户可以描述任务和参数，查看和修改生成的参数，并通过RAG代理查询数据。项目支持多种LLM和嵌入模型，默认使用OpenAI构建代理。该应用程序提供了一个标准的聊天界面，能够通过Top-K向量搜索或总结功能满足查询需求。了解更多关于安装和配置的信息，请访问GitHub页面或加入Discord社区。

yao - 高效开发和管理应用的开源引擎

GithubGolangJSON接口YAO App Engine低代码平台开源项目流程编程热门

YAO是一个开源的应用引擎，使用Golang编写，通过命令行工具形式提供，适用于开发商业系统、网站/APP API、管理面板和自建低代码平台。它采用基于流的编程模型，通过编写YAO DSL或使用JavaScript实现各种功能。YAO的设计理念基于流程驱动，极大地提高了开发效率和代码重用性，比传统编程语言的应用性能和资源比率更优。

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。

tonic_validate - LLM和RAG评估框架

GithubLLM评估RAG系统Tonic Validate开源项目性能监测数据安全

Tonic Validate是一个开源的高性能LLM输出和RAG评估框架，通过多种度量方法评估输出的精度和稳定性。它还集成了可视化UI，便于结果追踪与监控，并提供了Tonic Textual工具，以支持RAG系统的数据处理和性能提升。

sponge - 高效率低代码Go语言开发框架

GithubGosponge代码生成开源项目微服务框架项目开发

Sponge是一个基于Go语言的开发框架，集成自动代码生成、Gin和gRPC。该框架提供多种代码生成命令，支持将不同功能代码组合成完整服务。Sponge覆盖项目全周期，包括代码生成、开发、测试、API文档和部署。它适用于Web和gRPC服务开发，支持MySQL、MongoDB等多种数据库，并提供微服务框架和服务治理功能，有助于提高开发效率，降低开发难度。

rag-chatbot - RAG聊天机器人支持多PDF智能对话和灵活部署

GithubGradioHuggingfacePDF聊天RAG开源项目本地运行

rag-chatbot项目采用检索增强生成(RAG)技术，实现了与多个PDF文档的智能交互。系统支持本地运行和Kaggle环境，可灵活选择Huggingface或Ollama的各类模型。其特色功能包括多PDF并行处理、跨语言对话潜力和简易部署流程。项目持续优化中，未来将引入高级文档管理和ReAct Agent等功能，适用于研究、教育和企业等多种场景。

graph-of-thoughts - 使用大型语言模型的灵活问题解决框架

GithubGraph of ThoughtsLarge Language ModelPython复杂问题求解开源项目机器学习

该框架通过将复杂问题建模为操作图（GoO），并使用大型语言模型（LLM）自动执行，提供了一种新的解决复杂问题的方法。GoT框架灵活且可扩展，用户不仅可以使用新方法解决问题，还可以实现类似CoT或ToT的操作图。框架提供详细的安装和配置指南，并包含多个示例，帮助用户快速上手。文档详尽，便于理解和扩展。

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