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多语言维基百科语义搜索引擎和RAG聊天机器人

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。

bge-m3 - 先进的多语言多功能文本嵌入模型
BGE-M3GithubHuggingface向量检索多语言开源项目文本嵌入模型自知识蒸馏
BGE-M3是一个支持100多种语言的文本嵌入模型,具备多功能和多粒度处理能力。它可同时执行密集检索、多向量检索和稀疏检索,处理范围从短句到长达8192个token的文档。该模型在多语言和跨语言任务中表现出色,为检索增强生成等应用提供支持。BGE-M3采用自知识蒸馏等技术训练,在多项基准测试中取得了优秀成绩。
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-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。
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。
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。
headless-vector-search - 无头向量搜索解决方案,提升文档检索效率
Edge FunctionsGitHub ActionsGithubHeadless Vector SearchOpenAISupabase开源项目
该项目提供了一种向量搜索功能,旨在提高文档站点的检索效率。作为无头软件,它可以轻松集成到现有网站中。项目通过初始化数据库中的架构,并借助GitHub Action将Markdown文档转换为向量存储。在Supabase和OpenAI技术的支持下,系统处理用户查询并生成类似ChatGPT的响应。配置简单,只需几步即可完成设置。目前已在Supabase官方文档站点得到应用。
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。
RasaGPT - 基于Rasa和Langchain构建的创新型无头LLM聊天机器人平台
FastAPIGithubLangchainRasaRasaGPT开源项目聊天机器人
RasaGPT是基于Rasa和Langchain构建的创新型无头LLM聊天机器人平台,具备先进的索引、检索及上下文注入功能。该平台优化了集成流程,支持多租户环境,配备完整的Docker环境,并通过FastAPI及SQLModel提供高度自定义的异步端点和数据库模型设计,适用于各类互动应用如客户支持、教育学习等。
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。
KG_RAG - 解锁医学知识图谱的力量和KG-RAG框架概述
GPTGithubKG-RAG大型语言模型开源项目生物医学知识图谱
KG-RAG,一种融合生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型的检索增强生成系统,专为提升特定领域的语义理解而设计。了解其配置、运行方法及在生物医学应用中的实例。
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