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使用Renumics RAG进行检索增强生成数据的探索和可视化

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。

LongRAG - 改进长文本LLM的检索增强生成框架
GithubLongRAGTevatronWikipedia数据开源项目检索增强生成长上下文LLM
LongRAG项目推出新型检索增强生成框架,采用4K token长检索单元提升RAG性能。项目核心包括长检索器和长阅读器,平衡检索与阅读任务复杂度。除提供完整代码实现,还开放处理后的语料库数据集。这为研究长文本LLM与RAG结合提供了重要资源,有助于探索该领域的未来发展方向。
local-rag - 开源离线增强生成系统,支持多源数据和流式响应
GithubLLMs支持Local RAG开源软件开源项目数据安全离线嵌入
Local RAG是一个开源离线增强生成工具,旨在无需第三方依赖即可处理多种数据源(包含本地文件、GitHub仓库与网站)。该系统通过集成大型语言模型安全高效地处理数据,支持离线嵌入技术、流式数据响应、会话历史记忆和会话数据导出,尤其适合对隐私要求高的使用环境。
AutoRAG - 自动优化检索增强生成流程的开源工具
AutoRAGGithubRAG优化开源项目数据处理自动化评估部署
AutoRAG是一个开源的检索增强生成(RAG)自动优化工具,专门为特定数据和用例寻找最佳RAG流程。该工具支持自动评估多种RAG模块组合,简化了最优方案的发现过程。AutoRAG提供简洁的代码接口和命令行操作,方便用户快速评估、部署和共享优化后的RAG流程。此外,AutoRAG还集成了多种评估指标、支持模块、可视化仪表板和Web界面,使RAG技术的应用更加便捷高效。
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。
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。
beyondllm - RAG系统开发与部署的一站式工具包
AI教育BeyondLLMGithubRAG系统大语言模型开源项目
BeyondLLM是一个面向检索增强生成(RAG)系统的综合开发工具包。它集成了自动化流程、可定制评估指标和多种大型语言模型支持,简化RAG系统的实验、评估和部署过程。该工具有助于减少LLM幻觉,提升系统可靠性,支持RAG应用的快速迭代和监控。BeyondLLM兼容Python 3.8-3.11版本,为开发者提供简洁高效的API接口。
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。
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。
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。
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。
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