R2R

在生产环境中构建、扩展和管理面向用户的检索增强生成应用程序

R2R Retrieval-Augmented Generation 混合搜索知识图谱多模态支持 Github 开源项目

R2R旨在弥合本地LLM实验与可扩展的生产级检索增强生成（RAG）应用之间的差距。R2R提供最新的RAG技术，基于RESTful API构建，使用简便。其主要功能包括多模态支持、混合搜索、图形RAG、应用管理、可观察性、可配置性和扩展性。通过R2R仪表板用户界面，可直观管理和分析RAG引擎性能。

cognita - RAG系统模块化与扩展平台

APICognitaGithub向量数据库开源项目索引部署

Cognita整合了Langchain和LlamaIndex技术，提供了一套模块化且API驱动的RAG组件和无代码UI，适合本地及生产环境使用。新功能包括内置Metadatastore、Docker Compose快速部署及多样化的嵌入和重排序服务。此平台使得用户无需代码即可管理文档和实施QnA，优化了试验和部署的效率。

rag-gpt - 集成前端、后端及管理控制台能够快速部署智能客服系统

GithubLLMRAG-GPT后台管理开源项目智能客服系统部署

RAG-GPT项目允许用户利用Flask, LLM及RAG快速启动一个智能客服系统，整合了前端、后端和管理控制台。支持多种知识库的集成，配置灵活，界面友好，可在五分钟内部署生产级会话服务。适用于需要高效、高可定制的客服解决方案的业务。RAG-GPT为企业提供了一个多面的、易于配置的智能客服平台，支持Docker直接部署或源代码部署，兼容多种大型语言模型(Large Language Models)，如OpenAI的GPT和Moonshot，满足各型企业的需求。

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。

KG_RAG - 解锁医学知识图谱的力量和KG-RAG框架概述

GPTGithubKG-RAG大型语言模型开源项目生物医学知识图谱

KG-RAG，一种融合生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型的检索增强生成系统，专为提升特定领域的语义理解而设计。了解其配置、运行方法及在生物医学应用中的实例。

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。

FlashRAG - 检索增强生成研究的Python工具库

FlashRAGGithubPython工具包复现研究开源项目检索增强生成自定义组件

FlashRAG是一个专为检索增强生成(RAG)研究设计的Python工具库。该库预处理了32个RAG基准数据集,实现了14种先进RAG算法。FlashRAG提供检索器、重排器、生成器和压缩器等组件,支持灵活构建RAG流程。通过整合vLLM、FastChat和Faiss等工具,FlashRAG优化了执行效率。研究人员可借助该库轻松复现已有RAG方法或开发新的RAG流程。

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。

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。

PongoAI - 智能优化检索增强生成流程的工具

AI工具PongoAIRAG技术上下文检索性能监控语义过滤

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。

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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