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GPT-RAG

GPT-RAG企业级数据集成与零信任安全

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-Survey - AI内容生成中的增强检索方法全面指南
AI生成内容GithubRAGRetrieval-Augmented Generation大型语言模型开源项目知识增强
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。
HippoRAG - 大型语言模型的神经生物学启发长期记忆框架
GithubHippoRAGRAG大语言模型开源项目神经生物学长期记忆
HippoRAG是一个借鉴人类长期记忆神经生物学原理的检索增强生成(RAG)框架。它能让大型语言模型持续整合外部文档知识,以较低的计算成本实现通常需要昂贵迭代LLM管道才能达成的功能。该框架兼容ColBERTv2和Contriever等检索模型,还可与IRCoT结合获得互补效果。HippoRAG为大型语言模型提供了一种高效的长期记忆解决方案,在提升模型性能的同时降低了计算资源需求。
OpenAssistantGPT - 基于OpenAI API的智能RAG聊天机器人构建平台
AI工具OpenAI Assistant APIOpenAssistantGPT开源项目智能聊天机器人网站集成
OpenAssistantGPT是基于OpenAI Assistant API的智能RAG聊天机器人构建平台。用户可通过提供网址进行爬取,快速创建并嵌入定制化聊天机器人。平台特点包括低代码实现、多平台兼容和开源性质。提供多级别服务计划,满足个人项目、组织协作及大规模运营需求。
rag-chatbot - RAG聊天机器人 支持多PDF智能对话和灵活部署
GithubGradioHuggingfacePDF聊天RAG开源项目本地运行
rag-chatbot项目采用检索增强生成(RAG)技术,实现了与多个PDF文档的智能交互。系统支持本地运行和Kaggle环境,可灵活选择Huggingface或Ollama的各类模型。其特色功能包括多PDF并行处理、跨语言对话潜力和简易部署流程。项目持续优化中,未来将引入高级文档管理和ReAct Agent等功能,适用于研究、教育和企业等多种场景。
ragna - 高效灵活的RAG编排框架简化AI应用开发
GithubRAG编排框架Ragna开源项目文档检索自然语言处理
Ragna是一个RAG(检索增强生成)编排框架,旨在简化AI应用开发过程。该框架支持Python API、REST API和Web应用界面,方便开发者构建和部署基于RAG的智能系统。Ragna的设计注重灵活性和可扩展性,适应多种AI应用场景。该框架有助于加速智能解决方案的开发,促进AI技术在各领域的应用。
GPT-Zip.Link - Web RAG提示压缩工具大幅降低GPT-4输入成本
AI工具APIGPT-ZipRAG压缩成本节省
GPT-Zip.Link是一个专门用于压缩Web RAG提示内容的工具,可将GPT-4输入令牌数量减少高达87%。通过简单的URL复制粘贴,该工具可轻松集成到各种编程语言中。它不仅降低了成本,还提高了处理效率,加快了GPT-4的响应速度,简化了数据复杂性。GPT-Zip.Link为AI驱动的内容生成和分析提供了一种高效且经济的优化方案。
OnDemand - RAG技术驱动的PaaS平台加速企业AI创新
AI工具AI集成OnDemandPaaS插件市场无服务器计算
OnDemand是基于RAG技术的PaaS平台,提供AI集成解决方案。平台特色包括预定义AI模型库、动态API、多样化数据整合和智能文件处理。支持BYOI和BYOM,可自定义AI体验。另有插件市场、IoT集成和serverless计算功能,便于AI应用的快速部署和管理。OnDemand通过简化AI集成,助力企业提升效率和创新能力。
RAGFoundry - 开源框架增强大语言模型检索能力
GithubRAG Foundry大语言模型开源项目数据集创建检索增强生成模型微调
RAG Foundry是一个开源框架,通过RAG增强数据集微调模型来提升大语言模型的外部信息检索能力。该框架包含数据集创建、模型训练、推理和评估四个模块,支持快速原型设计和RAG实验。其模块化设计和可定制工作流程,有助于研究人员和开发者高效改进LLM的检索增强生成能力。
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。
rag-token-nq - RAG技术驱动的智能问答生成模型
GithubHuggingfaceRAGtransformer开源项目模型知识检索自然语言处理问答系统
RAG-token-nq是一个结合DPR和BART技术的智能问答模型,通过检索wiki_dpr数据集实现知识增强。模型包含问题编码器、检索器和生成器,能够针对事实性问题生成准确答案。基于uncased处理机制,该模型在知识密集型自然语言处理任务中表现优异。
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