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

RAG pipelines LLMs LlamaIndex Haystack EvaDB Github 开源项目

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。

文档

FlashRAG - 检索增强生成研究的Python工具库

FlashRAGGithubPython工具包复现研究开源项目检索增强生成自定义组件

FlashRAG是一个专为检索增强生成(RAG)研究设计的Python工具库。该库预处理了32个RAG基准数据集,实现了14种先进RAG算法。FlashRAG提供检索器、重排器、生成器和压缩器等组件,支持灵活构建RAG流程。通过整合vLLM、FastChat和Faiss等工具,FlashRAG优化了执行效率。研究人员可借助该库轻松复现已有RAG方法或开发新的RAG流程。

Easy-RAG - 构建高效RAG系统集成多功能知识库和先进对话能力

Easy-RAGGithub向量数据库大模型聊天开源项目知识图谱知识库

Easy-RAG是一个功能全面的检索增强生成(RAG)系统，支持多种文件格式的知识库管理。系统整合了Chroma、FAISS等向量数据库，并采用rerank技术提高信息检索效率。它具备纯大模型多轮对话和基于知识库的问答能力，适合学习、使用和自主扩展。Easy-RAG还支持音频视频的语音转文本功能，为构建智能对话系统提供了全面的解决方案。

GNN-RAG - 结合图神经网络和检索增强生成的知识图谱问答方法

GNN-RAGGithub图神经网络大语言模型开源项目检索增强生成知识图谱问答

GNN-RAG项目探索了图神经网络在大语言模型推理中的应用。该方法在密集子图上进行推理，检索候选答案和推理路径，结合了GNN的结构化推理和LLM的自然语言处理能力。项目提供了GNN实现和基于RAG的LLM问答系统的代码，以及实验结果。研究表明，这种方法在知识图谱问答任务中具有提升性能的潜力。

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。

ai-engineer-workshop - 构建评估和优化生产级RAG应用的实践指南

AI工程GithubLLMRAG开源项目生产应用评估优化

本项目提供了一个实践指南，聚焦于检索增强生成(RAG)应用的构建、评估和优化。内容涵盖基础RAG堆栈设置、评估套件创建、性能优化等关键环节。通过实操，开发者可学习如何利用大型语言模型(LLMs)处理私有数据，开发聊天机器人等AI应用。

n-levels-of-rag - RAG应用开发全面指南从入门到精通

GithubRAG应用开源项目搜索优化文本处理评估方法问答系统

本项目是一个全面的RAG应用开发指南,涵盖基础到高级的多个层次。内容包括核心概念讲解、高级技术介绍、可观察性实践、评估方法和性能优化策略等。适合各层次开发者学习,提供实用知识助力RAG应用开发。

rags - 使用自然语言从数据源创建RAG管道

GithubOpenAIRAGsStreamlit开源项目数据管道自然语言处理

RAGs是一个基于Streamlit的应用程序，使用自然语言从数据源创建RAG管道。用户可以描述任务和参数，查看和修改生成的参数，并通过RAG代理查询数据。项目支持多种LLM和嵌入模型，默认使用OpenAI构建代理。该应用程序提供了一个标准的聊天界面，能够通过Top-K向量搜索或总结功能满足查询需求。了解更多关于安装和配置的信息，请访问GitHub页面或加入Discord社区。

HippoRAG - 大型语言模型的神经生物学启发长期记忆框架

GithubHippoRAGRAG大语言模型开源项目神经生物学长期记忆

HippoRAG是一个借鉴人类长期记忆神经生物学原理的检索增强生成(RAG)框架。它能让大型语言模型持续整合外部文档知识,以较低的计算成本实现通常需要昂贵迭代LLM管道才能达成的功能。该框架兼容ColBERTv2和Contriever等检索模型,还可与IRCoT结合获得互补效果。HippoRAG为大型语言模型提供了一种高效的长期记忆解决方案,在提升模型性能的同时降低了计算资源需求。

super-rag - 提升AI应用性能的高效RAG流水线工具

GithubREST APISuper-Rag云端API人工智能开源项目文档处理

Super-Rag为AI应用提供了支持多种文档格式与向量数据库的高效RAG流水线。包含生产就绪REST API，支持自定义数据分割，多种编码模式，及代码解释器模式，适于解决计算性问题与答疑，并通过唯一ID高效进行会话管理。

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。

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