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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 RAGLangChainStreamlitPoetryOpenAIGithub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。

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graphrag-local-ollama - 基于Ollama的本地知识图谱RAG工具
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PongoAI - 智能优化检索增强生成流程的工具
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PongoAI专注优化检索增强生成(RAG)流程。通过单行代码实现RAG监控和改进,提供实时结果重排序、性能分析和自动修复。该工具显著提高相关答案比例,减少错误生成,增加AI产品使用率。
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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。
langchain4j-aideepin - 融合大语言模型和Langchain4j的开源RAG智能对话系统
AI绘图GithubLangChain4j-AIDeepinRAG大语言模型开源项目知识库
LangChain4j-AIDeepin是一个基于大语言模型和Langchain4j框架的开源RAG系统。该项目提供多会话、图片生成、知识库和智能搜索等功能，支持多种AI模型和搜索引擎。系统包含用户端和管理端，采用Java和Vue3技术栈开发，支持离线部署。这是一个功能丰富、灵活可定制的AI应用开发平台。
langchain-examples - LangChain框架多功能AI应用示例
GithubLangChainStreamlit应用大语言模型开源项目生成式AI问答生成
该项目包含了一系列利用LangChain框架的应用示例，适用于聊天机器人、文本摘要、数据生成、代码理解和问答等场景。项目介绍了与LangChain、OpenAI、Chroma等服务的集成，并提供了代码示例和应用演示，帮助用户更好地掌握相关技术。
Mistral-RAG - 意大利语问答强化模型 Mistral-RAG
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Mistral-RAG是以Mistral-Ita-7b为基础优化的模型，专注于问答任务。其生成模式可以整合多源信息，适用于教育和创意场合；提取模式则提供快速、精确的答案，适合科研和法律领域。可通过Python便捷调用，提升数据处理效果。
MultiHop-RAG - 评估跨文档RAG能力的多跳查询数据集
GithubMultiHop-RAG元数据开源项目检索增强生成跨文档评估问答数据集
MultiHop-RAG是一个评估检索增强生成(RAG)系统跨文档能力的问答数据集。它包含2556个多跳查询，每个查询的证据分布在2至4个文档中，并考虑文档元数据，模拟真实RAG应用中的复杂场景。该项目提供检索和问答示例以及评估脚本，帮助研究人员和开发者改进RAG系统的多文档推理能力。
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