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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介绍相关项目

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

GithubLLMRAG-GPT后台管理开源项目智能客服系统部署

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。

LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究

Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理

该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。

Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类

Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目

该项目附有一篇综述论文，全面分析了多模态图像合成与编辑（MISE）和视觉AIGC的发展情况，并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究，科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络（GAN）等不同技术及其应用，帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。

llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程

AnyscaleGithubOpenAIRAG-based LLM开源项目性能优化生产

本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序，并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能，并高效地进行服务上线，确保应用的卓越性能和极致的扩展性。

bce-embedding-base_v1 - 中英双语语义表征模型提升RAG检索性能

BCEmbeddingGithubHuggingfaceRAG双语开源项目模型语义表征跨语种

bce-embedding-base_v1是一个针对检索增强生成(RAG)优化的中英双语语义表征模型。该模型在中英文语义搜索和问答任务中表现出色，适用于多个领域，并可方便地集成到langchain和llamaindex等框架。无需特殊指令，bce-embedding-base_v1能高效召回相关文本，为RAG应用提供可靠的语义基础。

c4ai-command-r-08-2024 - C4AI Command R 08-2024的多语言生成与推理能力

C4AIGithubHuggingface多语言生成大规模语言模型工具调用开源项目检索增强生成模型

C4AI Command R 08-2024是一个研究发布的32亿参数语言模型，优化于多种用例如推理、总结与问答，支持多语言生成，在23种语言中训练，并在10种语言中评估。该模型具备检索增强生成能力，可基于文档片段生成带引文的响应。相关能力通过监督和偏好微调实现，提升用户体验与安全性。详情请访问Cohere For AI平台。

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。

c4ai-command-r-v01 - 多语言生成和推理的高效大型语言模型

C4AI Command-RGithubHuggingface多语言生成工具使用开源项目文档引用模型生成模型

C4AI Command-R是一款35亿参数的生成模型，适用于推理、摘要和问答等多种场景，具备强大的多语言生成能力，支持包括中文在内的10种语言。该模型在Hugging Face等平台提供实验机会，其开放权重设计方便多重用途的使用。采用优化的Transformer架构，并通过有监督微调以符合人类优选方式。通过特定的提示模板，模型能有效执行引用生成，提高回答的准确度和效用。

awesome-generative-ai-guide - 全面的生成式AI研究与开发资源库

Githubawesome-generative-ai-guide人工智能大语言模型开源项目机器学习生成式AI

AGI-Papers - 人工智能前沿研究聚焦大语言模型和多模态系统

AGIGithub多模态大语言模型开源项目自然语言处理计算机视觉

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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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