#Retrieval-Augmented Generation
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
Github开源项目混合搜索知识图谱R2RRetrieval-Augmented Generation多模态支持
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。
RAG-Survey - AI内容生成中的增强检索方法全面指南
大型语言模型Github开源项目AI生成内容RAGRetrieval-Augmented Generation知识增强
深入探索增强检索技术如何推动AI内容生成的进步。RAG-Survey项目综合最新研究，涵盖查询基准、潜在表达式和逻辑基础RAG等多种方法，持续更新其调研报告和文献库。项目专注于提升检索增强生成模型，精准高效地应用于开放域问答、代码生成等多个AI领域。
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