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

AutoRAG - 自动优化检索增强生成流程的开源工具

AutoRAGGithubRAG优化开源项目数据处理自动化评估部署

AutoRAG是一个开源的检索增强生成(RAG)自动优化工具，专门为特定数据和用例寻找最佳RAG流程。该工具支持自动评估多种RAG模块组合，简化了最优方案的发现过程。AutoRAG提供简洁的代码接口和命令行操作，方便用户快速评估、部署和共享优化后的RAG流程。此外，AutoRAG还集成了多种评估指标、支持模块、可视化仪表板和Web界面，使RAG技术的应用更加便捷高效。

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。

RAGxplorer - 视觉化检索增强生成(RAG)工具的开创者

GithubRAGxplorerRetrieval Augmented GenerationStreamlit使用安装开源项目

RAGxplorer是开源工具，旨在为检索增强生成（RAG）技术提供直观的视觉化展示。该工具支持PDF文档的分析和查询，提供包括Jupyter和Colab在内的多种教程，适用于数据呈现与分析。

rag-sequence-nq - RAG序列模型：知识密集型NLP任务的检索增强生成方案

GithubHuggingfaceRAGfacebook开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统

RAG-Sequence模型是基于《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》论文研发的开源项目。该模型集成了问题编码器、检索器和生成器，可从wiki_dpr数据集提取相关段落并生成答案。经过wiki_dpr问答数据集的端到端微调，这个不区分大小写的模型能够处理各类事实性问题。开发者可通过Hugging Face的transformers库轻松应用此模型，为知识密集型NLP任务提供高效解决方案。

ragflow - 基于深度文档理解的高效RAG工作流引擎

GithubLLMRAGFlow兼容异构数据源开源项目深度文档理解自动化RAG工作流程

RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG引擎，适用于各种规模的企业。结合大型语言模型，它提供可靠的问答功能和可信的引用。RAGFlow支持多种数据格式，包括文本、图片和音频文件，并且兼容本地和远程LLM，提供自动化、无缝集成的RAG工作流，便于通过直观的API进行业务整合。

rag-experiment-accelerator - 增强搜索实验效能的全新Azure AI工具

Azure AI SearchGithubOpenAIRAG Experiment Accelerator实验工具开源项目性能优化

RAG Experiment Accelerator是一款面向研究人员、数据科学家和开发者的多功能工具，旨在利用Azure AI Search和RAG模式提升搜索查询实验和评估的效率。主要功能包括实验设定、Azure服务集成、搜索索引创建、多种文档加载器支持、自定义查询生成、多种搜索类型支持，以及细致的结果评估，且全程自动生成报告。最新的更新增加了内容采样功能，确保实验样本的代表性。

rag-search - 智能数据检索和排名优化工具

API 请求FastAPIGithubRAG Search APIthinkany.ai开源项目机器学习模型

RAG Search API是由thinkany.ai开发，旨在优化搜索结果的效率与准确性。这一API实现了多样化的搜索功能，包括信息重排、筛选详细数据等，并能通过FastAPI快速部署。其简便的安装过程使得开发者能够轻松集成此技术，从而提升数据处理的效能。

local-rag - 开源离线增强生成系统，支持多源数据和流式响应

GithubLLMs支持Local RAG开源软件开源项目数据安全离线嵌入

Local RAG是一个开源离线增强生成工具，旨在无需第三方依赖即可处理多种数据源（包含本地文件、GitHub仓库与网站）。该系统通过集成大型语言模型安全高效地处理数据，支持离线嵌入技术、流式数据响应、会话历史记忆和会话数据导出，尤其适合对隐私要求高的使用环境。

ragapp - 简单配置的企业级Agentic RAG方案

DockerGithubLlamaIndexOpenAIRAGapp云基础设施开源项目

RAGapp是一款企业级Agentic RAG解决方案，配置简单如OpenAI的自定义GPT，可通过Docker部署在云基础设施中。基于LlamaIndex构建，支持OpenAI和Gemini托管AI模型以及本地Ollama模型。提供Docker Compose和即将推出的Kubernetes部署选项。访问Admin UI进行配置，详情请参阅各端点和安全信息。

RAGatouille - 优化RAG管道的先进检索工具

ColBERTGithubRAGatouille信息检索开源项目检索增强生成神经搜索

RAGatouille是一个开源的检索增强生成(RAG)工具包,专注于将先进的检索方法应用于RAG管道。它集成了ColBERT等最新研究成果,提供简单易用的API接口用于模型训练、文档索引和检索。RAGatouille的设计理念是模块化和易用性,同时保持高度可定制性。通过优化检索性能,该工具包旨在提升RAG系统的整体效果,促进信息检索技术在实际应用中的发展。

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