raptor

利用递归树结构提升大规模文本检索效率的新技术

RAPTOR 文档检索语言模型树结构自然语言处理 Github 开源项目

RAPTOR采用递归树结构，提升语言模型的信息检索效率和上下文理解能力，克服了传统模型的局限。本文介绍了RAPTOR的具体实施方法、安装步骤和使用指南，并展示了如何集成自定义模型来扩展其功能。

文档

raptor - 边缘计算应用开发与部署平台

API服务器GithubRaptorWebAssembly开源项目边缘计算部署

Raptor是一个面向边缘计算的应用开发平台。它提供API服务器端点，支持应用状态查询、端点管理和WebAssembly部署。这个平台允许开发者创建、管理和部署边缘应用，有助于实现分布式计算。Raptor的架构设计适合构建现代化的边缘计算解决方案。

efficient-splade-VI-BT-large-doc - SPLADE模型实现高效文档检索与精准排序

GithubHuggingfaceSPLADE信息检索开源项目效率优化文档编码器检索模型模型

SPLADE模型是一种针对文档检索的高效架构,采用查询和文档推理分离设计。该模型在MS MARCO开发集上达到38.0 MRR@10和97.8 R@1000的性能,同时将推理延迟降至0.7毫秒。它在保持与先进神经排序器相近效果的同时,大幅缩短了延迟,接近传统BM25的速度,为文档检索领域提供了平衡效率与准确性的新方案。

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_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。

Splade_PP_en_v1 - SPLADE++稀疏文档检索模型的工业级优化实现

GithubHuggingfaceSPLADE++关键词扩展开源项目文档检索检索效率模型稀疏表示

基于SPLADE++的文档检索模型优化实现，通过FLOPS和令牌预算的调整实现高效检索。模型以bert-base-uncased为基础，在47.27ms的检索延迟下达到37.22的MRR@10性能，适合工业级搜索应用部署。

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。

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。

LongRAG - 改进长文本LLM的检索增强生成框架

GithubLongRAGTevatronWikipedia数据开源项目检索增强生成长上下文LLM

LongRAG项目推出新型检索增强生成框架，采用4K token长检索单元提升RAG性能。项目核心包括长检索器和长阅读器，平衡检索与阅读任务复杂度。除提供完整代码实现，还开放处理后的语料库数据集。这为研究长文本LLM与RAG结合提供了重要资源，有助于探索该领域的未来发展方向。

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。

Raphtory - Rust编写的高性能图数据库支持时间旅行和复杂分析

GithubPython APIRaphtory图分析图数据库开源项目时态图

Raphtory是一款高性能图数据库，支持大规模数据处理和复杂分析。具备时间旅行、全文搜索等特性，适用于各类图数据应用场景。易于安装和集成，为复杂图数据分析提供强大支持。

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