LongRAG

改进长文本LLM的检索增强生成框架

LongRAG 检索增强生成长上下文LLM Wikipedia数据 Tevatron Github 开源项目

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。

RAG-Survey - RAG技术全面综述基础方法、增强技术及未来方向

GithubRAG人工智能大语言模型开源项目检索增强生成自然语言处理

该研究对检索增强生成(RAG)技术进行了系统性调查和分类。文章全面总结了RAG的基础方法,包括基于查询、潜在表示和logit的技术,以及新兴的推测性RAG。同时深入探讨了RAG的多种增强策略,涵盖输入优化、检索器改进和生成器增强等关键方面。这份综述为AI领域的研究人员和开发者提供了RAG技术的最新进展概览,有助于把握未来研究方向。

rag-token-base - 基于检索增强生成的知识型自然语言处理模型

GithubHuggingfaceRAG开源项目检索增强生成模型生成器知识密集型NLP任务问题编码器

RAG-Token-Base是一个开源的自然语言处理模型，集成了问题编码器、检索器和生成器三个核心组件。模型采用DPR编码器和BART生成器架构，通过结合外部知识实现高质量的文本生成。其灵活的检索器配置功能使其适用于各类知识密集型的语言处理任务。

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。

ragas - 高效评估与优化RAG管道性能的框架

GithubLLMRAGRagas开源项目性能监控评估框架

Ragas是一款工具集，用于评估、监控和优化RAG（检索增强生成）应用的性能，特别适合生产环境中的大语言模型（LLM）。Ragas集成了最新研究成果，能在CI/CD流程中进行持续检查，确保管道性能稳定。通过简单的安装和快速入门示例，用户可以快速体验Ragas的功能，并参与社区讨论LLM和生产相关问题。

Awesome-RAG - 深入探索RAG的最佳实践与常见挑战

全面了解Retrieval Augmented Generation (RAG)，涵盖对话路由、LLM模型、向量检索、提示策略、生成、评估、性能与成本、隐私和安全等方面的实践与挑战。探索先进的RAG模式、多模态RAG、知识图谱和自动提示优化等技术，提升生成质量和可靠性。

rag-sequence-nq - RAG序列模型：知识密集型NLP任务的检索增强生成方案

GithubHuggingfaceRAGfacebook开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统

RAG-Sequence模型是基于《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》论文研发的开源项目。该模型集成了问题编码器、检索器和生成器，可从wiki_dpr数据集提取相关段落并生成答案。经过wiki_dpr问答数据集的端到端微调，这个不区分大小写的模型能够处理各类事实性问题。开发者可通过Hugging Face的transformers库轻松应用此模型，为知识密集型NLP任务提供高效解决方案。

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。

graph-rag - 自动生成知识图谱和文档网络以增强RAG性能

GithubKnowledge Graph RAGRAG开源项目搜索文档网络知识图谱

graph-rag项目旨在提升检索增强生成(RAG)的性能。它自动从文档中提取实体和关系，构建知识图谱和文档关联网络。这些图谱可用于搜索相关实体或查找相互关联的文档，增强大型语言模型的上下文信息。该项目在处理医疗等专业领域文档时尤为有效，能提高信息检索和知识推理效率。

graphrag - 提升文本数据结构化处理能力的先进工具

AI生图GithubGraphRAGLLMs开源项目数据管道热门知识图谱隐私数据

GraphRAG是一个革新的数据管道和转换套件，旨在利用大型语言模型(LLMs)的力量从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。该项目通过加快索引过程并优化提示调整，提供在Azure上的端到端用户体验，有效增强LLMs处理私有数据的能力。此外，GraphRAG的研究和开发还专注于推动负责任的AI使用，确保用户能够最大限度地发挥系统的潜力并减少限制的影响。

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