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RAGatouille

优化RAG管道的先进检索工具

RAGatouilleColBERT检索增强生成信息检索神经搜索Github开源项目

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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介绍相关项目
answerai-colbert-small-v1 - 小型多向量检索模型性能优异 参数少效果好
ColBERTGithubHuggingfaceRAGatouille多向量模型开源项目文本搜索检索模型模型
answerai-colbert-small-v1是Answer.AI开发的ColBERT多向量检索模型。仅有33百万参数，却在多项基准测试中表现出色，超越了许多大规模模型。采用JaColBERTv2.5训练方法，支持文档检索和重排序任务。可通过RAGatouille、Stanford ColBERT等库使用。
StreamRAG - 为ChatGPT设计的视频搜索代理
APIChatGPTGithubStreamRAGVideoDB开源项目视频搜索
StreamRAG是一个为ChatGPT设计的视频搜索代理，帮助开发者上传、管理视频库，并实现实时视频搜索和回复。该平台支持在ChatGPT商店发布搜索视频集，提供视频关键见解和摘要。适用于各种视频内容分析和共享，增强视频资料的可访问性和应用性。
filco - 优化检索增强生成的上下文过滤方法
FilCoGithub上下文过滤开源项目数据集处理检索增强生成语言模型
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raptor - 利用递归树结构提升大规模文本检索效率的新技术
GithubRAPTOR开源项目文档检索树结构自然语言处理语言模型
RAPTOR采用递归树结构，提升语言模型的信息检索效率和上下文理解能力，克服了传统模型的局限。本文介绍了RAPTOR的具体实施方法、安装步骤和使用指南，并展示了如何集成自定义模型来扩展其功能。
bagel - 综合数据源与多样化技术的大语言模型训练框架
BagelDPOGithub关键词选择开源项目微调数据集
Bagel是一个综合性大语言模型训练框架，融合多种数据源和先进技术。该项目利用多样化数据集进行监督微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)，包括指令、对话和纯文本数据。Bagel采用vicuna、llama-2、alpaca和chat-ml等多种提示格式，旨在提升模型泛化能力。通过SFT和DPO两阶段训练，Bagel致力于打造功能完善、性能优异的语言模型。
fast-graphrag - 快速图形化检索框架，支持高精度数据处理与实时更新
Fast GraphRAGGithub开源软件开源项目智能探索知识图谱高效检索
Fast GraphRAG 是一款高效的图形化检索框架，专为高精度、易解释的工作流设计，支持实时更新和智能探索。具备低成本、高效能，通过自动生成和优化图表适应各种领域需求。框架为完全异步，确保工作流的稳定性和可预测性，同时提供详细的快速入门指南和社区支持，无论开源使用还是托管服务，均可无缝集成到检索管道中。
cohere-toolkit - 用于构建和部署RAG应用的开源组件集合
APICohere ToolkitGithubRAG应用开源项目模型提供商自定义工具
Cohere Toolkit是一个开源项目，提供预构建组件集合用于RAG应用的快速开发和部署。该工具集包含可自定义的界面、后端API和多种模型提供商选项。它集成了默认Web UI、可定制检索工具和数据源，并提供详细部署指南。开发者可以利用Cohere的Command模型，通过Docker在本地环境中轻松部署和测试应用。
ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型，能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术，将段落编码为令牌级嵌入矩阵，在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能，适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API，方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
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。
bge-reranker-v2-gemma - 多语言支持的轻量级文本重排工具
FlagEmbeddingGithubHuggingfaceReranker多语言开源项目模型模型列表相似性评分
bge-reranker-v2-gemma项目提供了一种轻量级的多语言文本重排器，具备快速推理能力和出色的英语及多语言应用表现。通过输入查询和文档，模型能够输出相似度得分，并将结果映射为0到1之间的值。用户可以根据具体需求选择适合的模型，适用于多语言环境下的高效文本重排。该工具提供性能和效率的优化选项，便于模型的迭代与升级。
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