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graphrag-local-ollama

基于Ollama的本地知识图谱RAG工具

GraphRAGOllama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
LLocalSearch - 提高隐私保护的本地智能搜索工具
GithubLLocalSearch大语言模型开源项目热门用户账户移动友好设计隐私保护
LLocalSearch是一款运行于本地的大型语言模型封装工具，旨在提供更隐私的在线搜索体验。本工具支持低端硬件，无需API密钥，拥有移动友好设计及深浅模式切换，完全本地化操作确保用户隐私。通过实时日志和链接，用户能清晰了解答案信息来源，便于深入研究。当前项目正在开发LLama3模型支持，界面优化和历史对话功能。
llm-books - LLM应用开发实战与最新技术更新
AI应用开发GithubLLMLangChainRAG专题国内模型厂商开源项目
该项目专注于大语言模型和人工智能应用开发，涵盖LangChain和LlamaIndex等技术。用户可通过本地阅读和构建GitBook镜像学习实战项目，内容包括LLM应用评估、RAG专题和国内模型厂商API解读，并开放交流群供学习者交流与协作。
RAG_Techniques - 先进RAG技术集合优化检索增强生成系统
GithubRAG信息检索开源项目机器学习检索增强生成自然语言处理
本项目汇集22种先进RAG技术，涵盖简单RAG到复杂可控代理等多种方法，包括上下文丰富、多方面过滤、融合检索和智能重排序等。这些技术旨在提高检索增强生成系统的准确性、效率和上下文丰富度，为研究人员和实践者提供全面实施指南，助力开发更高效RAG系统。
RAG-Survey - AI内容生成中的增强检索方法全面指南
AI生成内容GithubRAGRetrieval-Augmented Generation大型语言模型开源项目知识增强
深入探索增强检索技术如何推动AI内容生成的进步。RAG-Survey项目综合最新研究，涵盖查询基准、潜在表达式和逻辑基础RAG等多种方法，持续更新其调研报告和文献库。项目专注于提升检索增强生成模型，精准高效地应用于开放域问答、代码生成等多个AI领域。
gollama - 专为macOS和Linux设计的Ollama模型管理工具
GithubGollamaLM StudioLinuxOllama modelsmacOS开源项目
Gollama是一款专为macOS和Linux用户设计的工具，用于高效管理Ollama模型。它提供模型的列表、检查、删除、复制和推送等功能，并支持链接到LM Studio。用户可以通过热键快速进行模型的排序、编辑、运行和卸载。该工具还提供丰富的元数据展示和vRAM使用估算功能，支持多种命令行选项，非常适合日常模型管理。项目在持续开发中，不断优化用户体验。
ai-engineer-workshop - 构建评估和优化生产级RAG应用的实践指南
AI工程GithubLLMRAG开源项目生产应用评估优化
本项目提供了一个实践指南，聚焦于检索增强生成(RAG)应用的构建、评估和优化。内容涵盖基础RAG堆栈设置、评估套件创建、性能优化等关键环节。通过实操，开发者可学习如何利用大型语言模型(LLMs)处理私有数据，开发聊天机器人等AI应用。
LARS - 开源大型语言模型本地运行与检索增强引用工具
GithubLARSLLMNvidia CUDAOCR开源项目文档引用
LARS是一个开源应用，允许在本地设备运行大型语言模型（LLM），支持上传个人文件，以及通过检索增强生成（RAG）技术增强对话准确度和减少生成误差。特点包括精确文献引用、多种文件格式支持、全历史聊天记录和GPU加速。用户可以自定义LLM设置，优化使用体验。
awesome-local-ai - 全面收录开源本地AI工具和解决方案
AI应用Github大语言模型开源工具开源项目推理引擎本地AI
awesome-local-ai收录了多种开源本地AI工具和解决方案,包括推理引擎、用户界面、完整平台、开发工具、用户工具和AI代理等。项目旨在为开发者和用户提供丰富的本地AI资源,便于探索和应用最新AI技术,同时确保数据隐私。此外,还涵盖了LLM排行榜和相关研究论文,为AI领域从业者和爱好者提供全面参考。
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。
ChatPDF - 本地LLM驱动的全能文件检索与问答系统
ChatPDFGithubLLMRAGgradio中英文混合文档开源项目
ChatPDF是一个基于本地LLM的文件检索和知识问答系统，支持包括PDF、docx在内的多种文件格式。系统集成了多项算法优化功能，例如Chinese chunk切分、embedding优化和检索匹配等，致力于提高RAG的准确率。此外，系统通过使用reranker模块和扩展上下文功能优化查询的精确度。基于gradio开发，该系统支持简便的Web服务启动，便于在本地环境搭建和使用。
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