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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。

NeumAI - 优化大规模检索增强生成的开发者数据平台
GithubNeum AIRAG向量数据库大语言模型开源项目数据平台
Neum AI是一个数据平台,帮助开发者利用检索增强生成(RAG)技术。它从现有数据源提取数据,生成向量嵌入,并导入向量数据库进行相似性搜索。平台具有高吞吐量分布式架构,处理数十亿数据点,内置数据连接器和实时同步功能,确保数据最新,并支持元数据混合检索,提供全面的RAG解决方案。
llm-books - LLM应用开发实战与最新技术更新
AI应用开发GithubLLMLangChainRAG专题国内模型厂商开源项目
该项目专注于大语言模型和人工智能应用开发,涵盖LangChain和LlamaIndex等技术。用户可通过本地阅读和构建GitBook镜像学习实战项目,内容包括LLM应用评估、RAG专题和国内模型厂商API解读,并开放交流群供学习者交流与协作。
awesome-llm-apps - 精选RAG与AI代理的多功能LLM应用
AI应用AnthropicGithubLLMOpenAIRAG开源项目
了解一系列使用OpenAI、Anthropic、Google等模型以及本地LLaMA模型构建的LLM应用,涵盖从代码库、电子邮件到投资、旅行等各个领域。这些应用通过详细的文档和开源生态系统,推动AI在多个领域的创新和发展。
awesome-generative-information-retrieval - 生成信息检索的前沿技术与实际应用
Generative Document RetrievalGenerative Information RetrievalGenerative RecommendationGithubGrounded Answer GenerationRetrieval Augmented Generation开源项目
本项目综述了生成信息检索的最新发展,覆盖了基础答案生成和生成文档检索,还包括生成推荐和生成基础总结等内容。项目包含丰富的博客、数据集、工具及评估方法,并提供多样的工作坊与教程,旨在帮助用户理解生成信息检索的各个方面。同时,欢迎提交Pull-requests以共同改进生成信息检索技术。
wikipedia-semantic-search - 多语言维基百科语义搜索引擎和RAG聊天机器人
GithubRAG聊天机器人Upstash Vector向量索引开源项目维基百科语义搜索
该项目利用Upstash Vector索引数百万篇维基百科文章,构建了支持11种语言的语义搜索引擎和RAG聊天机器人。通过BGE-M3嵌入模型实现多语言支持,结合Upstash Vector实现高效向量存储和查询。项目展示了跨语言语义搜索能力,并借助Upstash RAG Chat SDK实现智能聊天功能,为开发者提供多语言信息检索和交互平台。
llamabot - LlamaIndex打造智能Slack机器人 实现高效对话与信息检索
GenAIGithubLlamaIndexQdrantSlackbot开源项目检索增强
LlamaIndex项目展示了构建基于检索增强生成的Slack机器人的方法。该机器人可监听对话、学习知识并回答问题。它使用向量存储索引技术,实现增量学习和持久化存储,还能根据消息时间分配权重。这一智能助手有助于团队高效检索和利用历史对话信息。
PongoAI - 智能优化检索增强生成流程的工具
AI工具PongoAIRAG技术上下文检索性能监控语义过滤
PongoAI专注优化检索增强生成(RAG)流程。通过单行代码实现RAG监控和改进,提供实时结果重排序、性能分析和自动修复。该工具显著提高相关答案比例,减少错误生成,增加AI产品使用率。
GraphRAG-Local-UI - 将本地知识图谱与大语言模型无缝集成的开源工具
APIGithubGraphRAG可视化开源项目本地模型知识图谱
GraphRAG-Local-UI是一个开源的知识图谱构建和查询工具,支持本地部署大语言模型和嵌入模型。该项目提供直观的界面用于数据索引、提示词调优和信息查询,并具备实时知识图谱可视化功能。它适用于需要构建和探索复杂知识网络的研究人员和开发者,无需依赖云服务即可实现高效的知识管理和信息检索。
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能,支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本,微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型,将数据集OASST1翻译为目标语言,进行数据集成和细调,并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法,进一步提升模型回答质量,兼容多个基础模型与翻译架构。
haystack - 用于构建端到端LLM应用程序的高级框架,支持广泛的NLP功能
GithubHaystackLLM开源项目文档检索热门自然语言问答语义搜索
Haystack是一个综合性的LLM框架,能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型,或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务,同时还支持使用现成模型或对其进行微调,基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发,帮助用户解决复杂的NLP问题。
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