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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-stack - 基于RAG技术的企业级智能问答平台
GithubRAGstack企业知识库向量数据库开源LLM开源项目检索增强生成
RAGstack是一个基于检索增强生成(RAG)技术的企业级智能问答平台。该项目支持Llama 2、Falcon和GPT4All等开源大语言模型,利用Qdrant向量数据库实现高效文档检索。RAGstack提供简洁的服务器和用户界面,支持PDF文档上传和智能问答。系统可在本地运行,也可轻松部署到各大主流云平台,为企业提供安全可控的私有化知识问答解决方案。
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。
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。
super-rag - 提升AI应用性能的高效RAG流水线工具
GithubREST APISuper-Rag云端API人工智能开源项目文档处理
Super-Rag为AI应用提供了支持多种文档格式与向量数据库的高效RAG流水线。包含生产就绪REST API,支持自定义数据分割,多种编码模式,及代码解释器模式,适于解决计算性问题与答疑,并通过唯一ID高效进行会话管理。
ragapp - 简单配置的企业级Agentic RAG方案
DockerGithubLlamaIndexOpenAIRAGapp云基础设施开源项目
RAGapp是一款企业级Agentic RAG解决方案,配置简单如OpenAI的自定义GPT,可通过Docker部署在云基础设施中。基于LlamaIndex构建,支持OpenAI和Gemini托管AI模型以及本地Ollama模型。提供Docker Compose和即将推出的Kubernetes部署选项。访问Admin UI进行配置,详情请参阅各端点和安全信息。
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。
renumics-rag - 使用Renumics RAG进行检索增强生成数据的探索和可视化
GithubLangChainOpenAIPoetryRenumics RAGStreamlit开源项目
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。
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
GithubR2RRetrieval-Augmented Generation多模态支持开源项目混合搜索知识图谱
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。
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。
n-levels-of-rag - RAG应用开发全面指南 从入门到精通
GithubRAG应用开源项目搜索优化文本处理评估方法问答系统
本项目是一个全面的RAG应用开发指南,涵盖基础到高级的多个层次。内容包括核心概念讲解、高级技术介绍、可观察性实践、评估方法和性能优化策略等。适合各层次开发者学习,提供实用知识助力RAG应用开发。
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