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rag-demystified

探讨检索增强生成(RAG)管道的内部机制,揭示其技巧、局限性和成本

本项目深入探讨了检索增强生成(RAG)管道的内部机制,揭示其技巧、局限性和成本。通过LlamaIndex和Haystack框架,了解如何构建和优化RAG管道,并解决透明度和错误问题。详细分析了子问题查询引擎的工作原理,帮助用户理解复杂的RAG管道的关键组成部分和面临的挑战。

ragas - 高效评估与优化RAG管道性能的框架
GithubLLMRAGRagas开源项目性能监控评估框架
Ragas是一款工具集,用于评估、监控和优化RAG(检索增强生成)应用的性能,特别适合生产环境中的大语言模型(LLM)。Ragas集成了最新研究成果,能在CI/CD流程中进行持续检查,确保管道性能稳定。通过简单的安装和快速入门示例,用户可以快速体验Ragas的功能,并参与社区讨论LLM和生产相关问题。
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。
rag-stack - 基于RAG技术的企业级智能问答平台
GithubRAGstack企业知识库向量数据库开源LLM开源项目检索增强生成
RAGstack是一个基于检索增强生成(RAG)技术的企业级智能问答平台。该项目支持Llama 2、Falcon和GPT4All等开源大语言模型,利用Qdrant向量数据库实现高效文档检索。RAGstack提供简洁的服务器和用户界面,支持PDF文档上传和智能问答。系统可在本地运行,也可轻松部署到各大主流云平台,为企业提供安全可控的私有化知识问答解决方案。
self-rag - 通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估的框架
GithubSelf-RAG关键词生成开源项目检索增强生成自我反思语言模型
Self-RAG是一种创新框架,通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估。该方法预测反思标记,支持多次检索或跳过检索,并从多角度评估生成内容。这不仅提高了模型输出的事实性和质量,还保持了语言模型的通用性能。
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。
RAGFoundry - 开源框架增强大语言模型检索能力
GithubRAG Foundry大语言模型开源项目数据集创建检索增强生成模型微调
RAG Foundry是一个开源框架,通过RAG增强数据集微调模型来提升大语言模型的外部信息检索能力。该框架包含数据集创建、模型训练、推理和评估四个模块,支持快速原型设计和RAG实验。其模块化设计和可定制工作流程,有助于研究人员和开发者高效改进LLM的检索增强生成能力。
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。
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。
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。
rag-fusion - 多重查询生成与排名融合的新型搜索技术
GithubRAG-Fusion向量搜索开源项目搜索技术查询生成重排算法
RAG-Fusion是一种创新搜索方法,旨在弥合传统搜索与复杂人类查询间的差距。它结合检索增强生成(RAG)技术,通过多重查询生成和倒数等级融合重排搜索结果。该项目利用OpenAI的GPT模型生成多样化查询,进行向量搜索,并应用倒数等级融合算法重新排序相关文档。RAG-Fusion致力于挖掘隐藏在热门结果之外的深层知识,推动搜索技术迈向新前沿。
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