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构建评估和优化生产级RAG应用的实践指南

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。

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。
graphrag - 提升文本数据结构化处理能力的先进工具
AI生图GithubGraphRAGLLMs开源项目数据管道热门知识图谱隐私数据
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。
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。
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。
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。
AutoRAG - 自动优化检索增强生成流程的开源工具
AutoRAGGithubRAG优化开源项目数据处理自动化评估部署
AutoRAG是一个开源的检索增强生成(RAG)自动优化工具,专门为特定数据和用例寻找最佳RAG流程。该工具支持自动评估多种RAG模块组合,简化了最优方案的发现过程。AutoRAG提供简洁的代码接口和命令行操作,方便用户快速评估、部署和共享优化后的RAG流程。此外,AutoRAG还集成了多种评估指标、支持模块、可视化仪表板和Web界面,使RAG技术的应用更加便捷高效。
rag-chatbot - RAG聊天机器人 支持多PDF智能对话和灵活部署
GithubGradioHuggingfacePDF聊天RAG开源项目本地运行
rag-chatbot项目采用检索增强生成(RAG)技术,实现了与多个PDF文档的智能交互。系统支持本地运行和Kaggle环境,可灵活选择Huggingface或Ollama的各类模型。其特色功能包括多PDF并行处理、跨语言对话潜力和简易部署流程。项目持续优化中,未来将引入高级文档管理和ReAct Agent等功能,适用于研究、教育和企业等多种场景。
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。
GPT-RAG - GPT-RAG企业级数据集成与零信任安全
AzureEnterprise RAGGPT-RAGGithubRAG大模型开源项目
GPT-RAG解决方案加速器为企业提供了稳固的架构,适用于企业级RAG模式部署。该架构通过零信任安全和负责任的AI,确保响应的可靠性、可用性、可扩展性和可审计性。其模块化组件包括数据采集、编排和前端应用,使得企业能够从探索阶段顺利过渡到大规模生产和MVP阶段。
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。
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