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提升文本数据结构化处理能力的先进工具

GraphRAG是一个革新的数据管道和转换套件,旨在利用大型语言模型(LLMs)的力量从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。该项目通过加快索引过程并优化提示调整,提供在Azure上的端到端用户体验,有效增强LLMs处理私有数据的能力。此外,GraphRAG的研究和开发还专注于推动负责任的AI使用,确保用户能够最大限度地发挥系统的潜力并减少限制的影响。

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。
Easy-RAG - 构建高效RAG系统 集成多功能知识库和先进对话能力
Easy-RAGGithub向量数据库大模型聊天开源项目知识图谱知识库
Easy-RAG是一个功能全面的检索增强生成(RAG)系统,支持多种文件格式的知识库管理。系统整合了Chroma、FAISS等向量数据库,并采用rerank技术提高信息检索效率。它具备纯大模型多轮对话和基于知识库的问答能力,适合学习、使用和自主扩展。Easy-RAG还支持音频视频的语音转文本功能,为构建智能对话系统提供了全面的解决方案。
rag-demystified - 探讨检索增强生成(RAG)管道的内部机制,揭示其技巧、局限性和成本
EvaDBGithubHaystackLLMsLlamaIndexRAG pipelines开源项目
本项目深入探讨了检索增强生成(RAG)管道的内部机制,揭示其技巧、局限性和成本。通过LlamaIndex和Haystack框架,了解如何构建和优化RAG管道,并解决透明度和错误问题。详细分析了子问题查询引擎的工作原理,帮助用户理解复杂的RAG管道的关键组成部分和面临的挑战。
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。
ragflow - 基于深度文档理解的高效RAG工作流引擎
GithubLLMRAGFlow兼容异构数据源开源项目深度文档理解自动化RAG工作流程
RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG引擎,适用于各种规模的企业。结合大型语言模型,它提供可靠的问答功能和可信的引用。RAGFlow支持多种数据格式,包括文本、图片和音频文件,并且兼容本地和远程LLM,提供自动化、无缝集成的RAG工作流,便于通过直观的API进行业务整合。
rag-experiment-accelerator - 增强搜索实验效能的全新Azure AI工具
Azure AI SearchGithubOpenAIRAG Experiment Accelerator实验工具开源项目性能优化
RAG Experiment Accelerator是一款面向研究人员、数据科学家和开发者的多功能工具,旨在利用Azure AI Search和RAG模式提升搜索查询实验和评估的效率。主要功能包括实验设定、Azure服务集成、搜索索引创建、多种文档加载器支持、自定义查询生成、多种搜索类型支持,以及细致的结果评估,且全程自动生成报告。最新的更新增加了内容采样功能,确保实验样本的代表性。
RAG - 优化检索增强生成技术的最佳实践探索
GithubRAGGA开源项目最佳实践检索增强生成深度学习论文实现
RAGGA是一个实现检索增强生成(RAG)技术最佳实践的开源项目。基于论文研究,项目提供RAG系统性能优化方法和策略,包含代码实现和复现指南。RAGGA通过实验验证了多种RAG技术优化策略,包括检索方法改进、上下文融合等。这些发现对于提升自然语言处理任务的性能具有重要意义,为RAG技术研究和应用提供了重要参考资源。
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。
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。
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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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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