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Autogen_GraphRAG_Ollama

实现本地多智能体RAG系统的开源项目

Autogen_GraphRAG_Ollama是一个将GraphRAG与AutoGen代理结合的开源项目。它利用Ollama的本地LLM实现免费离线嵌入和推理,通过函数调用整合GraphRAG的知识搜索方法。项目支持本地模型推理和嵌入,扩展了AutoGen以支持非OpenAI LLM的函数调用,并集成Chainlit UI处理持续对话和用户交互,打造了一个功能完备的本地化多智能体RAG系统。

graphrag-local-ollama - 基于Ollama的本地知识图谱RAG工具
GithubGraphRAGOllama开源项目本地模型知识图谱贡献指南
GraphRAG Local Ollama是基于Microsoft GraphRAG的改编项目,支持使用Ollama下载的本地模型。该项目通过构建图形化文本索引,利用本地语言模型和嵌入模型回答全局性问题,适用于大规模文本语料库。相比OpenAPI模型,它具有高效、低成本的本地推理优势,同时提供简便的设置流程。这一工具特别适合需要处理私有数据或大量文本的用户。
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。
ragapp - 简单配置的企业级Agentic RAG方案
DockerGithubLlamaIndexOpenAIRAGapp云基础设施开源项目
RAGapp是一款企业级Agentic RAG解决方案,配置简单如OpenAI的自定义GPT,可通过Docker部署在云基础设施中。基于LlamaIndex构建,支持OpenAI和Gemini托管AI模型以及本地Ollama模型。提供Docker Compose和即将推出的Kubernetes部署选项。访问Admin UI进行配置,详情请参阅各端点和安全信息。
graph-rag - 自动生成知识图谱和文档网络以增强RAG性能
GithubKnowledge Graph RAGRAG开源项目搜索文档网络知识图谱
graph-rag项目旨在提升检索增强生成(RAG)的性能。它自动从文档中提取实体和关系,构建知识图谱和文档关联网络。这些图谱可用于搜索相关实体或查找相互关联的文档,增强大型语言模型的上下文信息。该项目在处理医疗等专业领域文档时尤为有效,能提高信息检索和知识推理效率。
langserve_ollama - 将本地LLM部署与RAG集成的一体化开源项目
GithubHuggingFaceLangServeOllamaRAG开源项目本地LLM
该项目提供了一个完整的解决方案,用于部署本地LLM和集成RAG技术。它利用免费的韩语微调模型,集成了Ollama、LangServe等工具,便于创建和管理语言模型服务。项目包含详细的安装指南、模型配置说明和远程访问方法,为开发者提供从模型部署到应用集成的全面指导。
GraphRAG-Local-UI - 将本地知识图谱与大语言模型无缝集成的开源工具
APIGithubGraphRAG可视化开源项目本地模型知识图谱
GraphRAG-Local-UI是一个开源的知识图谱构建和查询工具,支持本地部署大语言模型和嵌入模型。该项目提供直观的界面用于数据索引、提示词调优和信息查询,并具备实时知识图谱可视化功能。它适用于需要构建和探索复杂知识网络的研究人员和开发者,无需依赖云服务即可实现高效的知识管理和信息检索。
Advanced_RAG - 深入探索RAG和Langchain框架在语言理解中的应用
Advanced_RAGGithubLLMsLangchainMulti Query RetrieverSelf-Reflection-RAG开源项目
该项目通过Python笔记本展示了RAG的高级技术,旨在优化大型语言模型(LLMs)的知识丰富度和上下文感知能力。从基础流程到多查询检索、自我反思、和自适应代理等高级架构,全面覆盖了核心组件及其工作方式。项目提供了构建RAG应用的详细指南,展示了如何通过Langchain框架提升文本生成的准确性和信息丰富度。内容包括查询转换、数据源路由和向量数据库索引等关键技术,为LLM应用提供坚实支持。
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。
autogen-agi - 增强型多智能体协作系统探索AGI特性
AGIAutoGenGithub人工智能多智能体系统开源项目自然语言处理
AutoGen-AGI项目旨在推动自主智能体向AGI特性靠拢。基于Microsoft的AutoGen框架,该项目引入了智能体议会决策、高级群聊动态、对话连续性等增强功能。集成了先进的RAG技术和领域发现功能,支持自定义智能体开发。项目展示了智能体团队处理复杂任务的能力,如编写和执行其他智能体团队。
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。
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