graphrag-local-ollama

基于Ollama的本地知识图谱RAG工具

GraphRAG Ollama 本地模型知识图谱贡献指南 Github 开源项目

GraphRAG Local Ollama是基于Microsoft GraphRAG的改编项目，支持使用Ollama下载的本地模型。该项目通过构建图形化文本索引，利用本地语言模型和嵌入模型回答全局性问题，适用于大规模文本语料库。相比OpenAPI模型，它具有高效、低成本的本地推理优势，同时提供简便的设置流程。这一工具特别适合需要处理私有数据或大量文本的用户。

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介绍相关项目

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。

local_llama - 本地LLM驱动的离线文档对话系统支持多种文件格式

GithubLocal Llama向量数据库开源项目文档处理本地语言模型离线聊天

Local Llama是一个基于本地LLM的离线文档对话系统。该项目支持PDF、TXT、DOCX等多种文件格式，使用Ollama集成本地LLM，实现完全离线运行。系统采用持久化向量数据库存储文档索引，通过Streamlit提供用户界面。Local Llama无需依赖云服务，确保数据隐私和离线访问，为用户提供安全、高效的文档交互体验。

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。

Awesome-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用

Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱

Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。

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。

rag-using-langchain-amazon-bedrock-and-opensearch - 基于Amazon Bedrock和OpenSearch构建检索增强生成系统

Amazon BedrockGithubLangChainOpenSearchRAGTitan开源项目

这个开源项目展示了如何使用Amazon Bedrock的Titan模型和OpenSearch的向量引擎来构建检索增强生成(RAG)系统。项目利用LangChain框架将嵌入文本存储在OpenSearch中,为语言模型提供更精准的上下文。开发者可以选择Amazon Bedrock提供的多种基础模型,包括Anthropic Claude和AI21 Labs的Jurassic系列。项目文档详细介绍了从OpenSearch集群部署到数据加载和查询的全过程,为有意实践RAG技术的开发者提供了完整的参考。

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。

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。

rags - 使用自然语言从数据源创建RAG管道

GithubOpenAIRAGsStreamlit开源项目数据管道自然语言处理

RAGs是一个基于Streamlit的应用程序，使用自然语言从数据源创建RAG管道。用户可以描述任务和参数，查看和修改生成的参数，并通过RAG代理查询数据。项目支持多种LLM和嵌入模型，默认使用OpenAI构建代理。该应用程序提供了一个标准的聊天界面，能够通过Top-K向量搜索或总结功能满足查询需求。了解更多关于安装和配置的信息，请访问GitHub页面或加入Discord社区。

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。

相关项目

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