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RAG应用开发全面指南 从入门到精通

本项目是一个全面的RAG应用开发指南,涵盖基础到高级的多个层次。内容包括核心概念讲解、高级技术介绍、可观察性实践、评估方法和性能优化策略等。适合各层次开发者学习,提供实用知识助力RAG应用开发。

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。
RAG-Survey - AI内容生成中的增强检索方法全面指南
AI生成内容GithubRAGRetrieval-Augmented Generation大型语言模型开源项目知识增强
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-Survey - RAG技术全面综述 基础方法、增强技术及未来方向
GithubRAG人工智能大语言模型开源项目检索增强生成自然语言处理
该研究对检索增强生成(RAG)技术进行了系统性调查和分类。文章全面总结了RAG的基础方法,包括基于查询、潜在表示和logit的技术,以及新兴的推测性RAG。同时深入探讨了RAG的多种增强策略,涵盖输入优化、检索器改进和生成器增强等关键方面。这份综述为AI领域的研究人员和开发者提供了RAG技术的最新进展概览,有助于把握未来研究方向。
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。
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。
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。
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。
Awesome-LLM-RAG - LLM检索增强生成技术最新研究与应用
Awesome-LLM-RAGGithubLLMRAG大语言模型开源项目检索增强生成
本项目汇集了最新的LLM检索增强生成(RAG)技术研究论文,包括RAG指令调优、上下文学习、嵌入、模拟、搜索、长文本与记忆、评估、优化及应用等方面。资源库为研究者提供全面参考,鼓励研究成果的提交与共享,促进RAG技术发展。
beyondllm - RAG系统开发与部署的一站式工具包
AI教育BeyondLLMGithubRAG系统大语言模型开源项目
BeyondLLM是一个面向检索增强生成(RAG)系统的综合开发工具包。它集成了自动化流程、可定制评估指标和多种大型语言模型支持,简化RAG系统的实验、评估和部署过程。该工具有助于减少LLM幻觉,提升系统可靠性,支持RAG应用的快速迭代和监控。BeyondLLM兼容Python 3.8-3.11版本,为开发者提供简洁高效的API接口。
rag-search - 智能数据检索和排名优化工具
API 请求FastAPIGithubRAG Search APIthinkany.ai开源项目机器学习模型
RAG Search API是由thinkany.ai开发,旨在优化搜索结果的效率与准确性。这一API实现了多样化的搜索功能,包括信息重排、筛选详细数据等,并能通过FastAPI快速部署。其简便的安装过程使得开发者能够轻松集成此技术,从而提升数据处理的效能。
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