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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。

keras-llm-robot - 基于Langchain和Fastchat开源框架的Web应用,支持多模态、RAG和Agent等多功能
GithubKeras-llm-robotWeb UI多模态模型开源开源项目语言模型
keras-llm-robot是一套基于Langchain和Fastchat开源框架的Web应用,支持多模态、RAG和Agent等多功能。项目完全开源,适合在Hugging Face平台上测试和部署各类模型。用户可自定义模型组合以适应不同的部署和实验需求,同时提供语音和图像识别、代码执行、实时翻译等多元化功能。
Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.2-GGUF-IQ-ARM-Imatrix - 基于Llama的创意写作与角色扮演优化模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama 3.1roleplaying人工智能模型开源项目模型角色扮演
基于Llama-3.1-8B开发的模型,采用GGUF-IQ-ARM-Imatrix量化技术,通过去重数据集训练,实现角色和情境的多样化表现。模型支持Llama 3 Instruct提示格式,可用于创意写作和角色扮演对话场景
local-ai-stack - 本地运行的AI文档问答应用框架
GithubLangchain.jsOllamaSupabase开源项目文档问答本地AI应用
Local AI Stack项目实现了完全本地化的AI文档问答应用。它集成了Ollama推理引擎、Supabase pgvector向量数据库、Langchain.js LLM编排工具、Next.js应用框架和Transformer.js嵌入生成库。项目提供详细指南,涵盖依赖安装、本地数据库配置、嵌入生成等步骤,便于用户构建个人AI文档问答系统。
GRID-playground - 通用机器人智能开发平台
AirGenGRIDGithub大语言模型开源项目机器人智能模拟
GRID 是由 Scaled Foundations 构建的平台,旨在通过基础模型和模拟来实现机器人智能的快速原型开发。其核心为 Foundation Mosaic,融合了感知、状态估计、安全和控制的多种基础模型。大语言模型的编排和推理层支持自然交互和复杂机器人任务的解决。GRID 使用 AirGen,一个先进的空中机器人模拟器,用于数据生成和评估。模块化设计使深度机器学习组件和现有基础模型在多种机器人问题中得到应用。
rag-postgres-openai-python - 使用OpenAI与PostgreSQL构建智能聊天应用
AzureFastAPIGithubOpenAIPostgreSQLRAG开源项目
创建一个基于Web的聊天应用,利用OpenAI模型回答PostgreSQL数据库中的问题。前端使用React和FluentUI,后端采用Python和FastAPI。该项目支持在Azure上部署,通过Azure Developer CLI工具进行操作。主要功能包括结合向量搜索与全文搜索的混合搜索,以及将用户查询转换为SQL条件等。可通过GitHub Codespaces或VS Code Dev Containers快速启动,本地开发需配置Azure CLI、Node.js、Python、PostgreSQL和Docker等工具。
AutoAgents - 增强大语言模型的复杂问题解答能力
AutoAgentsGithubLLM信息搜索能力复杂问题回答开源项目链式思考
AutoAgents项目通过思维链推理和信息搜索能力提升大语言模型的复杂问题解答水平。该项目展示了语言模型理解目标、制定计划、使用工具和输出结果的能力。目前重点开发Web搜索代理,并计划推出7B参数模型。用户可在Hugging Face平台体验演示或本地运行代理。未来发展方向包括构建高质量数据集、优化模型性能和扩展功能。
llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互
GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型
这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统,采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架,可实现快速本地部署和图文交互功能。
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。
wikipedia-semantic-search - 多语言维基百科语义搜索引擎和RAG聊天机器人
GithubRAG聊天机器人Upstash Vector向量索引开源项目维基百科语义搜索
该项目利用Upstash Vector索引数百万篇维基百科文章,构建了支持11种语言的语义搜索引擎和RAG聊天机器人。通过BGE-M3嵌入模型实现多语言支持,结合Upstash Vector实现高效向量存储和查询。项目展示了跨语言语义搜索能力,并借助Upstash RAG Chat SDK实现智能聊天功能,为开发者提供多语言信息检索和交互平台。
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