RAGFoundry

开源框架增强大语言模型检索能力

RAG Foundry 检索增强生成大语言模型数据集创建模型微调 Github 开源项目

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。

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论文

介绍相关项目

RAGatouille - 优化RAG管道的先进检索工具

ColBERTGithubRAGatouille信息检索开源项目检索增强生成神经搜索

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。

rag-search - 智能数据检索和排名优化工具

API 请求FastAPIGithubRAG Search APIthinkany.ai开源项目机器学习模型

RAG Search API是由thinkany.ai开发，旨在优化搜索结果的效率与准确性。这一API实现了多样化的搜索功能，包括信息重排、筛选详细数据等，并能通过FastAPI快速部署。其简便的安装过程使得开发者能够轻松集成此技术，从而提升数据处理的效能。

renumics-rag - 使用Renumics RAG进行检索增强生成数据的探索和可视化

GithubLangChainOpenAIPoetryRenumics RAGStreamlit开源项目

Renumics RAG项目使用LangChain和Streamlit实现检索增强生成助手。通过简单的虚拟环境配置，支持GPU和CPU用户可以快速安装相关依赖项。提供对HTML文件的文档索引和通过命令行或Web应用进行文档检索和问题解答的功能。支持OpenAI、Hugging Face模型的集成，并能使用Renumics Spotlight进行数据的交互式探索，帮助用户了解RAG系统的性能与数据分布。

super-rag - 提升AI应用性能的高效RAG流水线工具

GithubREST APISuper-Rag云端API人工智能开源项目文档处理

Super-Rag为AI应用提供了支持多种文档格式与向量数据库的高效RAG流水线。包含生产就绪REST API，支持自定义数据分割，多种编码模式，及代码解释器模式，适于解决计算性问题与答疑，并通过唯一ID高效进行会话管理。

rag-experiment-accelerator - 增强搜索实验效能的全新Azure AI工具

Azure AI SearchGithubOpenAIRAG Experiment Accelerator实验工具开源项目性能优化

RAG Experiment Accelerator是一款面向研究人员、数据科学家和开发者的多功能工具，旨在利用Azure AI Search和RAG模式提升搜索查询实验和评估的效率。主要功能包括实验设定、Azure服务集成、搜索索引创建、多种文档加载器支持、自定义查询生成、多种搜索类型支持，以及细致的结果评估，且全程自动生成报告。最新的更新增加了内容采样功能，确保实验样本的代表性。

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。

ragapp - 简单配置的企业级Agentic RAG方案

DockerGithubLlamaIndexOpenAIRAGapp云基础设施开源项目

RAGapp是一款企业级Agentic RAG解决方案，配置简单如OpenAI的自定义GPT，可通过Docker部署在云基础设施中。基于LlamaIndex构建，支持OpenAI和Gemini托管AI模型以及本地Ollama模型。提供Docker Compose和即将推出的Kubernetes部署选项。访问Admin UI进行配置，详情请参阅各端点和安全信息。

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。

rag_api - 基于FastAPI的异步文档索引与检索框架

FastAPIGithubLangchainRAG向量数据库嵌入式检索开源项目

这是一个基于FastAPI和Langchain的异步文档索引和检索框架。它利用PostgreSQL/pgvector进行向量存储，按文件ID组织嵌入向量。该框架提供文档管理、向量存储和异步操作功能，可集成到LibreChat或应用于其他ID导向的场景。支持多种向量数据库和嵌入模型，并包含详细的配置指南。

finetune-embedding - 利用合成数据微调嵌入模型提升RAG检索效果

GithubLlamaIndexRAG合成数据嵌入模型微调开源项目检索性能

finetune-embedding项目展示了利用合成数据微调嵌入模型来提升RAG性能的方法。该项目详细介绍了使用大语言模型生成合成数据集、微调开源嵌入模型和评估模型效果的步骤。在小规模金融PDF文档数据集上的实验证明，微调后的嵌入模型能显著提高检索性能。这种方法通过大语言模型生成假设性问题，无需人工标注即可创建高质量训练数据，为RAG系统优化提供了新思路。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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