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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。

fast-graphrag - 快速图形化检索框架,支持高精度数据处理与实时更新
Fast GraphRAGGithub开源软件开源项目智能探索知识图谱高效检索
Fast GraphRAG 是一款高效的图形化检索框架,专为高精度、易解释的工作流设计,支持实时更新和智能探索。具备低成本、高效能,通过自动生成和优化图表适应各种领域需求。框架为完全异步,确保工作流的稳定性和可预测性,同时提供详细的快速入门指南和社区支持,无论开源使用还是托管服务,均可无缝集成到检索管道中。
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。
KG_RAG - 解锁医学知识图谱的力量和KG-RAG框架概述
GPTGithubKG-RAG大型语言模型开源项目生物医学知识图谱
KG-RAG,一种融合生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型的检索增强生成系统,专为提升特定领域的语义理解而设计。了解其配置、运行方法及在生物医学应用中的实例。
L3AGI - AI助手协作平台,提升团队效率
AI助手AI集成GithubL3AGI团队协作开源工具开源项目
L3AGI是一个开源工具,用于设计、管理和执行自主AI助手及其团队,实现AI助手间的高效协作处理复杂任务。该平台支持多种数据源和集成功能,包括VectorDB与LlamaIndex,并提供专用工具包。其用户界面友好且结合强大API确保平稳集成。加入社区,获取最新功能及持续支持,体验现代化AI团队协作解决方案。
langgraph-example - 多角色LLM应用的云端部署方案
GithubLLM应用LangGraph云部署多智能体系统开源项目状态管理
LangGraph Cloud Example项目展示了LangGraph库在构建和部署复杂多角色LLM应用方面的实践。该项目提供了一个示例代理,展现了LangGraph构建有状态、多步骤LLM应用的核心功能。开发者可通过LangGraph Cloud将应用快速部署为生产级HTTP微服务,并获得内置的持久性支持。这个示例为开发者提供了入门模板,有助于充分发挥LangGraph的潜力,创建高级AI应用。
llmgraph - 使用大语言模型生成多格式知识图谱
ChatGPTGithubHTML格式llmgraph图知识图谱开源项目虚拟环境
llmgraph工具从Wikipedia页面生成GraphML、GEXF和HTML格式的知识图谱,利用ChatGPT或其他大语言模型提取知识,支持多种实体类型和关系,并可缓存以高效扩展。无论使用默认的OpenAI gpt-3.5-turbo模型还是其他本地模型,都能生成详细图谱并显示token使用情况。
TinyLLM - 在本地硬件上构建小型LLM,支持多种模型和ChatGPT界面
ChatGPTGithubOllamaTinyLLMllama.cppvLLM开源项目
该项目帮助用户在消费级硬件上构建小型本地LLM,并提供类似ChatGPT的网页界面。支持通过Ollama、llama-cpp-python和vLLM搭建兼容OpenAI API的服务,允许访问外部网站、矢量数据库等。具备详尽的硬件要求和模型下载链接,方便用户快速上手并使用自定义提示进行互动。
ollama - 提供大型语言模型快速部署和运行的平台,支持MacOS、Windows和Linux
GithubOllama大型语言模型安装指南开源项目模型下载模型定制
Ollama是一个提供大型语言模型快速部署和运行的平台,支持MacOS、Windows和Linux。用户可以通过容易理解的界面,下载并运行各种模型,如Llama 3.1和Gemma 2等,并可通过Docker镜像或自定义安装脚本进行部署。此外,Ollama允许用户自定义和优化模型,满足不同的应用需求,如设置模型参数、导入外部模型等功能。同时,Ollama支持多种开源库例如ollama-python和ollama-js,提供全面的桌面客户端支持,使开发者能够更便捷地整合和应用AI技术。
R2R - 在生产环境中构建、扩展和管理面向用户的检索增强生成应用程序
GithubR2RRetrieval-Augmented Generation多模态支持开源项目混合搜索知识图谱
R2R旨在弥合本地LLM实验与可扩展的生产级检索增强生成(RAG)应用之间的差距。R2R提供最新的RAG技术,基于RESTful API构建,使用简便。其主要功能包括多模态支持、混合搜索、图形RAG、应用管理、可观察性、可配置性和扩展性。通过R2R仪表板用户界面,可直观管理和分析RAG引擎性能。
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。
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