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RAG-Survey

AI内容生成中的增强检索方法全面指南

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。

rag-token-nq - RAG技术驱动的智能问答生成模型
GithubHuggingfaceRAGtransformer开源项目模型知识检索自然语言处理问答系统
RAG-token-nq是一个结合DPR和BART技术的智能问答模型,通过检索wiki_dpr数据集实现知识增强。模型包含问题编码器、检索器和生成器,能够针对事实性问题生成准确答案。基于uncased处理机制,该模型在知识密集型自然语言处理任务中表现优异。
Easy-RAG - 构建高效RAG系统 集成多功能知识库和先进对话能力
Easy-RAGGithub向量数据库大模型聊天开源项目知识图谱知识库
Easy-RAG是一个功能全面的检索增强生成(RAG)系统,支持多种文件格式的知识库管理。系统整合了Chroma、FAISS等向量数据库,并采用rerank技术提高信息检索效率。它具备纯大模型多轮对话和基于知识库的问答能力,适合学习、使用和自主扩展。Easy-RAG还支持音频视频的语音转文本功能,为构建智能对话系统提供了全面的解决方案。
rag-stack - 基于RAG技术的企业级智能问答平台
GithubRAGstack企业知识库向量数据库开源LLM开源项目检索增强生成
RAGstack是一个基于检索增强生成(RAG)技术的企业级智能问答平台。该项目支持Llama 2、Falcon和GPT4All等开源大语言模型,利用Qdrant向量数据库实现高效文档检索。RAGstack提供简洁的服务器和用户界面,支持PDF文档上传和智能问答。系统可在本地运行,也可轻松部署到各大主流云平台,为企业提供安全可控的私有化知识问答解决方案。
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。
rag-experiment-accelerator - 增强搜索实验效能的全新Azure AI工具
Azure AI SearchGithubOpenAIRAG Experiment Accelerator实验工具开源项目性能优化
RAG Experiment Accelerator是一款面向研究人员、数据科学家和开发者的多功能工具,旨在利用Azure AI Search和RAG模式提升搜索查询实验和评估的效率。主要功能包括实验设定、Azure服务集成、搜索索引创建、多种文档加载器支持、自定义查询生成、多种搜索类型支持,以及细致的结果评估,且全程自动生成报告。最新的更新增加了内容采样功能,确保实验样本的代表性。
HippoRAG - 大型语言模型的神经生物学启发长期记忆框架
GithubHippoRAGRAG大语言模型开源项目神经生物学长期记忆
HippoRAG是一个借鉴人类长期记忆神经生物学原理的检索增强生成(RAG)框架。它能让大型语言模型持续整合外部文档知识,以较低的计算成本实现通常需要昂贵迭代LLM管道才能达成的功能。该框架兼容ColBERTv2和Contriever等检索模型,还可与IRCoT结合获得互补效果。HippoRAG为大型语言模型提供了一种高效的长期记忆解决方案,在提升模型性能的同时降低了计算资源需求。
renumics-rag - 使用Renumics RAG进行检索增强生成数据的探索和可视化
GithubLangChainOpenAIPoetryRenumics RAGStreamlit开源项目
Renumics RAG项目使用LangChain和Streamlit实现检索增强生成助手。通过简单的虚拟环境配置,支持GPU和CPU用户可以快速安装相关依赖项。提供对HTML文件的文档索引和通过命令行或Web应用进行文档检索和问题解答的功能。支持OpenAI、Hugging Face模型的集成,并能使用Renumics Spotlight进行数据的交互式探索,帮助用户了解RAG系统的性能与数据分布。
local-rag - 开源离线增强生成系统,支持多源数据和流式响应
GithubLLMs支持Local RAG开源软件开源项目数据安全离线嵌入
Local RAG是一个开源离线增强生成工具,旨在无需第三方依赖即可处理多种数据源(包含本地文件、GitHub仓库与网站)。该系统通过集成大型语言模型安全高效地处理数据,支持离线嵌入技术、流式数据响应、会话历史记忆和会话数据导出,尤其适合对隐私要求高的使用环境。
AutoRAG - 自动优化检索增强生成流程的开源工具
AutoRAGGithubRAG优化开源项目数据处理自动化评估部署
AutoRAG是一个开源的检索增强生成(RAG)自动优化工具,专门为特定数据和用例寻找最佳RAG流程。该工具支持自动评估多种RAG模块组合,简化了最优方案的发现过程。AutoRAG提供简洁的代码接口和命令行操作,方便用户快速评估、部署和共享优化后的RAG流程。此外,AutoRAG还集成了多种评估指标、支持模块、可视化仪表板和Web界面,使RAG技术的应用更加便捷高效。
graphrag - 提升文本数据结构化处理能力的先进工具
AI生图GithubGraphRAGLLMs开源项目数据管道热门知识图谱隐私数据
GraphRAG是一个革新的数据管道和转换套件,旨在利用大型语言模型(LLMs)的力量从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。该项目通过加快索引过程并优化提示调整,提供在Azure上的端到端用户体验,有效增强LLMs处理私有数据的能力。此外,GraphRAG的研究和开发还专注于推动负责任的AI使用,确保用户能够最大限度地发挥系统的潜力并减少限制的影响。
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