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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。

dialog - 简化RAG部署与AI模型训练的应用
API开发GithubOpen-WebUIRAG部署talkd/dialog人性化RAG开源项目
Dialog是为对API开发不熟悉但感兴趣于AI的程序员设计的应用,旨在使用现代框架简化RAG部署。通过提供基于dialog-lib的LLM部署结构,Dialog重点在于人性化RAG回答并扩展其应用范围。使用Docker快速启动,支持PostgresSQL数据库,适配Open-WebUI前端界面。详细教程和全面文档可帮助用户快速上手并高效训练AI模型。
GraphRAG4OpenWebUI - 高级信息检索技术在 Open WebUI 的全面集成
GithubGraphRAGGraphRAG4OpenWebUILocal LLM信息检索嵌入模型开源项目
GraphRAG4OpenWebUI 为 Open WebUI 提供了一个强大而高效的信息检索系统,集成了微软研究院的 GraphRAG 技术,支持本地搜索、全球搜索和 Tavily 搜索。该项目专为需要精确和全面搜索结果的开放网络用户界面设计,并且支持本地语言模型和嵌入模型,增强了灵活性和隐私性。通过多个 API 接口,用户可以轻松实现复杂的信息检索需求。
sec-insights - 基于LlamaIndex的SEC文档智能分析工具
FastAPIGithubLlamaIndexOpenAIRAGSEC Insights开源项目
SEC Insights是一个开源项目,利用LlamaIndex的RAG技术分析SEC 10-K和10-Q文档。该工具提供聊天式问答、源数据引用和PDF查看等功能,还可通过API回答定量问题。项目使用React和FastAPI构建,支持本地和云端部署,为开发者提供了完整的RAG应用参考。
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。
RasaGPT - 基于Rasa和Langchain构建的创新型无头LLM聊天机器人平台
FastAPIGithubLangchainRasaRasaGPT开源项目聊天机器人
RasaGPT是基于Rasa和Langchain构建的创新型无头LLM聊天机器人平台,具备先进的索引、检索及上下文注入功能。该平台优化了集成流程,支持多租户环境,配备完整的Docker环境,并通过FastAPI及SQLModel提供高度自定义的异步端点和数据库模型设计,适用于各类互动应用如客户支持、教育学习等。
bce-embedding-base_v1 - 中英双语语义表征模型提升RAG检索性能
BCEmbeddingGithubHuggingfaceRAG双语开源项目模型语义表征跨语种
bce-embedding-base_v1是一个针对检索增强生成(RAG)优化的中英双语语义表征模型。该模型在中英文语义搜索和问答任务中表现出色,适用于多个领域,并可方便地集成到langchain和llamaindex等框架。无需特殊指令,bce-embedding-base_v1能高效召回相关文本,为RAG应用提供可靠的语义基础。
Superpowered AI - 检索增强生成平台 优化AI响应精准度
AI工具APILLMSuperStack检索增强生成知识库
Superpowered AI专注于提供检索增强生成(RAG)服务。平台采用SuperStack技术,包含AutoQuery、相关片段提取和AutoContext功能,解决了传统RAG系统的不足。支持多样化的数据接入和灵活部署,提供REST API、Python包和React组件。适用于客户服务、员工效率提升、法律分析和教育等领域。平台注重数据安全,使用256位AES加密。目前已获得6000多用户的信赖,正在推动检索增强生成技术的创新应用。
langchain-chatbot - 利用Langchain和Streamlit打造多样化聊天机器人
GithubLLMLangchainStreamlit应用开发开源项目聊天机器人
该开源项目展示了如何使用Langchain和Streamlit创建多功能聊天机器人。项目涵盖基础对话、上下文感知、互联网访问、文档查询、SQL数据库交互和网站内容交互等应用场景。提供完整代码实现和在线演示,支持本地运行及Docker部署。对于想要学习如何利用语言模型构建实用AI应用的开发者来说,这是一个很好的参考资源。
wikipedia-semantic-search - 多语言维基百科语义搜索引擎和RAG聊天机器人
GithubRAG聊天机器人Upstash Vector向量索引开源项目维基百科语义搜索
该项目利用Upstash Vector索引数百万篇维基百科文章,构建了支持11种语言的语义搜索引擎和RAG聊天机器人。通过BGE-M3嵌入模型实现多语言支持,结合Upstash Vector实现高效向量存储和查询。项目展示了跨语言语义搜索能力,并借助Upstash RAG Chat SDK实现智能聊天功能,为开发者提供多语言信息检索和交互平台。
Verba - 开源RAG应用程序实现智能文档检索与问答
GithubRAGVerba人工智能开源项目数据查询
Verba是一款开源的检索增强生成(RAG)应用程序,提供端到端的简便界面。支持多种模型和数据类型,可在本地或云端部署。该应用程序允许用户探索数据集、提取见解,并通过自然语言与文档交互。Verba整合了先进的RAG技术和Weaviate的上下文感知数据库,可根据具体需求选择RAG框架、数据类型、分块和检索技术以及LLM提供商。这为文档问答和知识库分析提供了灵活而强大的解决方案。
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