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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。

Autogen_GraphRAG_Ollama - 实现本地多智能体RAG系统的开源项目
AutoGenChainlitGithubGraphRAGOllama开源项目本地LLM
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。
text2vec-base-chinese-rag - 基于CoSENT框架的中文RAG文本嵌入模型
FAISSGithubHuggingfaceLangchainRAG向量检索开源项目模型自然语言处理
text2vec-base-chinese-rag采用CoSENT训练框架构建,专注于中文文本理解和RAG任务。模型支持文本相似度计算,集成Langchain和FAISS向量存储功能,实现高效文档检索。项目提供自定义LLM的RAG实现示例,便于开发者快速应用和扩展。
cognita - RAG系统模块化与扩展平台
APICognitaGithub向量数据库开源项目索引部署
Cognita整合了Langchain和LlamaIndex技术,提供了一套模块化且API驱动的RAG组件和无代码UI,适合本地及生产环境使用。新功能包括内置Metadatastore、Docker Compose快速部署及多样化的嵌入和重排序服务。此平台使得用户无需代码即可管理文档和实施QnA,优化了试验和部署的效率。
Awesome-LLM-Long-Context-Modeling - 包含有关高效转换器、长度外推、长期内存、检索增强生成 (RAG) 和长上下文建模评估的论文和博客的存储库
GithubTransformer优化信息检索大语言模型开源项目自然语言处理长文本处理
本仓库收集了关于高效变换器、长度外推、长期记忆、增强检索生成(RAG)及长文本建模评估的研究论文和博客,提供专业资源用于探索长上下文模型及其挑战,并讨论优化NLP模型的创新方法,适合深度语言模型和复杂文本建模研究人员及开发者。考虑到用户搜索意图的多样性,建议在SEO描述中提及项目对长文本建模从算法到实际应用的全面影响,以及其对未来研究方向的启示。
llama3-from-scratch - 深入解析Llama 3模型实现原理
GithubLlama3开源项目机器学习模型实现神经网络自然语言处理
本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程,包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件,为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明,深入浅出地解释了复杂概念,是研究大型语言模型的重要参考资料。
local-rag-example - 结合Langchain和Streamlit技术构建本地化聊天式PDF应用
ChatPDFGithubLangchainOllamaRAGStreamlit开源项目
优化描述,以如何在本地机器上快速建立和运行ChatPDF为核心,突出其隐私保护和成本效益的特点。进一步细化技术栈的用途,即Langchain、Ollama和Streamlit如何具体提升操作效率和用户界面体验。
GraphRAG4OpenWebUI - 高级信息检索技术在 Open WebUI 的全面集成
GithubGraphRAGGraphRAG4OpenWebUILocal LLM信息检索嵌入模型开源项目
GraphRAG4OpenWebUI 为 Open WebUI 提供了一个强大而高效的信息检索系统,集成了微软研究院的 GraphRAG 技术,支持本地搜索、全球搜索和 Tavily 搜索。该项目专为需要精确和全面搜索结果的开放网络用户界面设计,并且支持本地语言模型和嵌入模型,增强了灵活性和隐私性。通过多个 API 接口,用户可以轻松实现复杂的信息检索需求。
graphrag-local-ollama - 基于Ollama的本地知识图谱RAG工具
GithubGraphRAGOllama开源项目本地模型知识图谱贡献指南
GraphRAG Local Ollama是基于Microsoft GraphRAG的改编项目,支持使用Ollama下载的本地模型。该项目通过构建图形化文本索引,利用本地语言模型和嵌入模型回答全局性问题,适用于大规模文本语料库。相比OpenAPI模型,它具有高效、低成本的本地推理优势,同时提供简便的设置流程。这一工具特别适合需要处理私有数据或大量文本的用户。
GPT-RAG - GPT-RAG企业级数据集成与零信任安全
AzureEnterprise RAGGPT-RAGGithubRAG大模型开源项目
GPT-RAG解决方案加速器为企业提供了稳固的架构,适用于企业级RAG模式部署。该架构通过零信任安全和负责任的AI,确保响应的可靠性、可用性、可扩展性和可审计性。其模块化组件包括数据采集、编排和前端应用,使得企业能够从探索阶段顺利过渡到大规模生产和MVP阶段。
rag-gpt - 集成前端、后端及管理控制台能够快速部署智能客服系统
GithubLLMRAG-GPT后台管理开源项目智能客服系统部署
RAG-GPT项目允许用户利用Flask, LLM及RAG快速启动一个智能客服系统,整合了前端、后端和管理控制台。支持多种知识库的集成,配置灵活,界面友好,可在五分钟内部署生产级会话服务。适用于需要高效、高可定制的客服解决方案的业务。RAG-GPT为企业提供了一个多面的、易于配置的智能客服平台,支持Docker直接部署或源代码部署,兼容多种大型语言模型(Large Language Models),如OpenAI的GPT和Moonshot,满足各型企业的需求。
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