RAGxplorer

视觉化检索增强生成(RAG)工具的开创者

RAGxplorer Streamlit Retrieval Augmented Generation 安装使用 Github 开源项目

RAGxplorer是开源工具，旨在为检索增强生成（RAG）技术提供直观的视觉化展示。该工具支持PDF文档的分析和查询，提供包括Jupyter和Colab在内的多种教程，适用于数据呈现与分析。

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介绍相关项目

fast-graphrag - 快速图形化检索框架，支持高精度数据处理与实时更新

Fast GraphRAGGithub开源软件开源项目智能探索知识图谱高效检索

Fast GraphRAG 是一款高效的图形化检索框架，专为高精度、易解释的工作流设计，支持实时更新和智能探索。具备低成本、高效能，通过自动生成和优化图表适应各种领域需求。框架为完全异步，确保工作流的稳定性和可预测性，同时提供详细的快速入门指南和社区支持，无论开源使用还是托管服务，均可无缝集成到检索管道中。

StreamRAG - 为ChatGPT设计的视频搜索代理

APIChatGPTGithubStreamRAGVideoDB开源项目视频搜索

StreamRAG是一个为ChatGPT设计的视频搜索代理，帮助开发者上传、管理视频库，并实现实时视频搜索和回复。该平台支持在ChatGPT商店发布搜索视频集，提供视频关键见解和摘要。适用于各种视频内容分析和共享，增强视频资料的可访问性和应用性。

GraphRAG-Local-UI - 将本地知识图谱与大语言模型无缝集成的开源工具

APIGithubGraphRAG可视化开源项目本地模型知识图谱

GraphRAG-Local-UI是一个开源的知识图谱构建和查询工具，支持本地部署大语言模型和嵌入模型。该项目提供直观的界面用于数据索引、提示词调优和信息查询，并具备实时知识图谱可视化功能。它适用于需要构建和探索复杂知识网络的研究人员和开发者，无需依赖云服务即可实现高效的知识管理和信息检索。

pdf-analyze-streamlit - PDF与TXT智能问答应用及文档解析

GithubPDF Analyzer开源项目文档上传检索器相似性搜索问答应用

PDF Analyzer App 是一个智能问答应用，支持上传PDF和TXT文档并基于文档内容进行提问。应用采用相似性搜索和支持向量机技术提供精确回答。功能包括上传文档、选择检索类型、生成示例问答对及基于文档内容提问。用户可以轻松安装和运行，通过浏览器访问应用，享受便捷体验。

LongRAG - 改进长文本LLM的检索增强生成框架

GithubLongRAGTevatronWikipedia数据开源项目检索增强生成长上下文LLM

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。

rag-gpt - 集成前端、后端及管理控制台能够快速部署智能客服系统

GithubLLMRAG-GPT后台管理开源项目智能客服系统部署

RAG-GPT项目允许用户利用Flask, LLM及RAG快速启动一个智能客服系统，整合了前端、后端和管理控制台。支持多种知识库的集成，配置灵活，界面友好，可在五分钟内部署生产级会话服务。适用于需要高效、高可定制的客服解决方案的业务。RAG-GPT为企业提供了一个多面的、易于配置的智能客服平台，支持Docker直接部署或源代码部署，兼容多种大型语言模型(Large Language Models)，如OpenAI的GPT和Moonshot，满足各型企业的需求。

mychatGPT - 高级文档助手，支持智能文档摘要与对话历史追踪

GithubRAG Agent对话历史开源项目文档助手文档总结用户意图检测

此项目是一个高级RAG（检索增强生成）代理，能从简单的PDF聊天机器人进化为访问对话历史、检索上下文、总结文档并回答跟进问题的智能助手。用户可上传PDF、TXT和DOCX文件，通过浏览器启动Streamlit应用程序，自然查询文档摘要和深入问题，并具有对话历史和逻辑意图判断功能，确保响应准确。

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。

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。

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。

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