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Autogen_GraphRAG_Ollama

实现本地多智能体RAG系统的开源项目

GraphRAGAutoGenOllamaChainlit本地LLMGithub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。

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介绍相关项目
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。
local-rag-example - 结合Langchain和Streamlit技术构建本地化聊天式PDF应用
ChatPDFGithubLangchainOllamaRAGStreamlit开源项目
优化描述，以如何在本地机器上快速建立和运行ChatPDF为核心，突出其隐私保护和成本效益的特点。进一步细化技术栈的用途，即Langchain、Ollama和Streamlit如何具体提升操作效率和用户界面体验。
RAG_Techniques - 先进RAG技术集合优化检索增强生成系统
GithubRAG信息检索开源项目机器学习检索增强生成自然语言处理
本项目汇集22种先进RAG技术，涵盖简单RAG到复杂可控代理等多种方法，包括上下文丰富、多方面过滤、融合检索和智能重排序等。这些技术旨在提高检索增强生成系统的准确性、效率和上下文丰富度，为研究人员和实践者提供全面实施指南，助力开发更高效RAG系统。
fastRAG - 检索增强生成模型的构建与应用探索
ColBERTGithubHaystackLLMONNX RuntimefastRAG开源项目
fastRAG是一个专为构建和优化检索增强生成模型的研究框架，集成了最先进的LLM和信息检索技术。它为研究人员和开发人员提供了一整套工具，支持在Intel硬件上进行优化，并兼容Haystack自定义组件。其主要特点包括对多模态和聊天演示的支持、优化的嵌入模型和索引修改功能，以及与Haystack v2+的兼容性。
autogen - 先进的开源AI框架，专为构建和管理AI代理而设计
AI代理AutoGenGithub多智能体系统大型语言模型开源项目编程框架
AutoGen是一个先进的开源AI框架，专为构建和管理AI代理而设计，支持强大的多代理合作和多样化的大语言模型。通过自动化和人工融合的工作流，AutoGen优化了复杂的AI应用，获得广泛应用和社区支持。
awesome-llm-apps - 精选RAG与AI代理的多功能LLM应用
AI应用AnthropicGithubLLMOpenAIRAG开源项目
了解一系列使用OpenAI、Anthropic、Google等模型以及本地LLaMA模型构建的LLM应用，涵盖从代码库、电子邮件到投资、旅行等各个领域。这些应用通过详细的文档和开源生态系统，推动AI在多个领域的创新和发展。
ollama-ai - 在Ruby中本地运行开源大语言模型
AIAPIGithubLLMOllamaRuby开源项目
Ollama AI是一个Ruby gem，为Ollama API提供便捷接口。此gem支持本地运行开源大语言模型(LLMs)，实现文本生成、聊天对话和嵌入向量等功能。它提供底层API访问，便于开发者构建高级抽象。支持流式输出和模型管理，并提供简洁的客户端接口。适用于需要在Ruby项目中集成本地LLM能力的开发者。
ragna - 高效灵活的RAG编排框架简化AI应用开发
GithubRAG编排框架Ragna开源项目文档检索自然语言处理
Ragna是一个RAG(检索增强生成)编排框架，旨在简化AI应用开发过程。该框架支持Python API、REST API和Web应用界面，方便开发者构建和部署基于RAG的智能系统。Ragna的设计注重灵活性和可扩展性，适应多种AI应用场景。该框架有助于加速智能解决方案的开发，促进AI技术在各领域的应用。
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能，支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本，微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型，将数据集OASST1翻译为目标语言，进行数据集成和细调，并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法，进一步提升模型回答质量，兼容多个基础模型与翻译架构。
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。
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