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。

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介绍相关项目

awesome-llm-apps - 精选RAG与AI代理的多功能LLM应用

AI应用AnthropicGithubLLMOpenAIRAG开源项目

了解一系列使用OpenAI、Anthropic、Google等模型以及本地LLaMA模型构建的LLM应用，涵盖从代码库、电子邮件到投资、旅行等各个领域。这些应用通过详细的文档和开源生态系统，推动AI在多个领域的创新和发展。

Autogen_GraphRAG_Ollama - 实现本地多智能体RAG系统的开源项目

AutoGenChainlitGithubGraphRAGOllama开源项目本地LLM

Autogen_GraphRAG_Ollama是一个将GraphRAG与AutoGen代理结合的开源项目。它利用Ollama的本地LLM实现免费离线嵌入和推理，通过函数调用整合GraphRAG的知识搜索方法。项目支持本地模型推理和嵌入，扩展了AutoGen以支持非OpenAI LLM的函数调用，并集成Chainlit UI处理持续对话和用户交互，打造了一个功能完备的本地化多智能体RAG系统。

awesome-generative-information-retrieval - 生成信息检索的前沿技术与实际应用

Generative Document RetrievalGenerative Information RetrievalGenerative RecommendationGithubGrounded Answer GenerationRetrieval Augmented Generation开源项目

beyondllm - RAG系统开发与部署的一站式工具包

AI教育BeyondLLMGithubRAG系统大语言模型开源项目

BeyondLLM是一个面向检索增强生成(RAG)系统的综合开发工具包。它集成了自动化流程、可定制评估指标和多种大型语言模型支持，简化RAG系统的实验、评估和部署过程。该工具有助于减少LLM幻觉，提升系统可靠性，支持RAG应用的快速迭代和监控。BeyondLLM兼容Python 3.8-3.11版本，为开发者提供简洁高效的API接口。

CRUD_RAG - 全面评估中文检索增强生成系统的基准测试

CRUD-RAGGithub中文基准测试大语言模型开源项目检索增强生成评估系统

CRUD_RAG是一个全面的中文检索增强生成(RAG)系统评估基准。该项目包含36166个测试样本，覆盖CRUD操作，支持多种评估指标。CRUD_RAG提供原生中文数据集、评估任务和基线模型，并具备一键式评估功能。这一工具可助力研究人员和开发者全面评估和优化中文RAG系统性能，推动中文自然语言处理技术的进步。

awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总数据处理到评估应有尽有

GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估

该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。

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。

Mistral-RAG - 意大利语问答强化模型 Mistral-RAG

GithubHuggingfaceMistral-RAG开源项目抽取模式模型生成模式自然语言处理问题回答

Mistral-RAG是以Mistral-Ita-7b为基础优化的模型，专注于问答任务。其生成模式可以整合多源信息，适用于教育和创意场合；提取模式则提供快速、精确的答案，适合科研和法律领域。可通过Python便捷调用，提升数据处理效果。

llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程

AnyscaleGithubOpenAIRAG-based LLM开源项目性能优化生产

本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序，并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能，并高效地进行服务上线，确保应用的卓越性能和极致的扩展性。

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。

推荐项目

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

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