RAG-Survey

AI内容生成中的增强检索方法全面指南

RAG Retrieval-Augmented Generation AI生成内容大型语言模型知识增强 Github 开源项目

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。

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论文

介绍相关项目

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

Github信息检索大语言模型开源项目检索增强LLM私有数据长尾知识

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。

FlashRAG - 检索增强生成研究的Python工具库

FlashRAGGithubPython工具包复现研究开源项目检索增强生成自定义组件

FlashRAG是一个专为检索增强生成(RAG)研究设计的Python工具库。该库预处理了32个RAG基准数据集,实现了14种先进RAG算法。FlashRAG提供检索器、重排器、生成器和压缩器等组件,支持灵活构建RAG流程。通过整合vLLM、FastChat和Faiss等工具,FlashRAG优化了执行效率。研究人员可借助该库轻松复现已有RAG方法或开发新的RAG流程。

super-rag - 提升AI应用性能的高效RAG流水线工具

GithubREST APISuper-Rag云端API人工智能开源项目文档处理

Super-Rag为AI应用提供了支持多种文档格式与向量数据库的高效RAG流水线。包含生产就绪REST API，支持自定义数据分割，多种编码模式，及代码解释器模式，适于解决计算性问题与答疑，并通过唯一ID高效进行会话管理。

MultiHop-RAG - 评估跨文档RAG能力的多跳查询数据集

GithubMultiHop-RAG元数据开源项目检索增强生成跨文档评估问答数据集

MultiHop-RAG是一个评估检索增强生成(RAG)系统跨文档能力的问答数据集。它包含2556个多跳查询，每个查询的证据分布在2至4个文档中，并考虑文档元数据，模拟真实RAG应用中的复杂场景。该项目提供检索和问答示例以及评估脚本，帮助研究人员和开发者改进RAG系统的多文档推理能力。

CRUD_RAG - 全面评估中文检索增强生成系统的基准测试

CRUD-RAGGithub中文基准测试大语言模型开源项目检索增强生成评估系统

CRUD_RAG是一个全面的中文检索增强生成(RAG)系统评估基准。该项目包含36166个测试样本，覆盖CRUD操作，支持多种评估指标。CRUD_RAG提供原生中文数据集、评估任务和基线模型，并具备一键式评估功能。这一工具可助力研究人员和开发者全面评估和优化中文RAG系统性能，推动中文自然语言处理技术的进步。

KG_RAG - 解锁医学知识图谱的力量和KG-RAG框架概述

GPTGithubKG-RAG大型语言模型开源项目生物医学知识图谱

KG-RAG，一种融合生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型的检索增强生成系统，专为提升特定领域的语义理解而设计。了解其配置、运行方法及在生物医学应用中的实例。

ragas - 高效评估与优化RAG管道性能的框架

GithubLLMRAGRagas开源项目性能监控评估框架

Ragas是一款工具集，用于评估、监控和优化RAG（检索增强生成）应用的性能，特别适合生产环境中的大语言模型（LLM）。Ragas集成了最新研究成果，能在CI/CD流程中进行持续检查，确保管道性能稳定。通过简单的安装和快速入门示例，用户可以快速体验Ragas的功能，并参与社区讨论LLM和生产相关问题。

rag-using-langchain-amazon-bedrock-and-opensearch - 基于Amazon Bedrock和OpenSearch构建检索增强生成系统

Amazon BedrockGithubLangChainOpenSearchRAGTitan开源项目

这个开源项目展示了如何使用Amazon Bedrock的Titan模型和OpenSearch的向量引擎来构建检索增强生成(RAG)系统。项目利用LangChain框架将嵌入文本存储在OpenSearch中,为语言模型提供更精准的上下文。开发者可以选择Amazon Bedrock提供的多种基础模型,包括Anthropic Claude和AI21 Labs的Jurassic系列。项目文档详细介绍了从OpenSearch集群部署到数据加载和查询的全过程,为有意实践RAG技术的开发者提供了完整的参考。

PongoAI - 智能优化检索增强生成流程的工具

AI工具PongoAIRAG技术上下文检索性能监控语义过滤

PongoAI专注优化检索增强生成(RAG)流程。通过单行代码实现RAG监控和改进,提供实时结果重排序、性能分析和自动修复。该工具显著提高相关答案比例,减少错误生成,增加AI产品使用率。

Superpowered AI - 检索增强生成平台优化AI响应精准度

AI工具APILLMSuperStack检索增强生成知识库

Superpowered AI专注于提供检索增强生成(RAG)服务。平台采用SuperStack技术，包含AutoQuery、相关片段提取和AutoContext功能，解决了传统RAG系统的不足。支持多样化的数据接入和灵活部署，提供REST API、Python包和React组件。适用于客户服务、员工效率提升、法律分析和教育等领域。平台注重数据安全，使用256位AES加密。目前已获得6000多用户的信赖，正在推动检索增强生成技术的创新应用。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

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