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构建评估和优化生产级RAG应用的实践指南

RAG LLM AI工程评估优化生产应用 Github 开源项目

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。

Github

介绍相关项目

amazon-bedrock-workshop - 实践教程助力掌握生成式AI应用

AWSAmazon BedrockGithub基础模型开源项目机器学习生成式AI

Amazon Bedrock Workshop提供一系列实践实验，涵盖文本生成、知识库构建、模型定制、图像处理和智能代理等生成式AI应用。开发者通过动手实践，可以掌握Bedrock API和SDK的使用方法，学习如何将基础模型应用于实际场景，提升开发效率。本教程适合希望深入了解Amazon Bedrock功能并探索生成式AI潜力的技术人员。

intelligent-app-workshop - Microsoft Copilot技术栈智能应用开发实践

Azure AI StudioCopilotGithubMiyagiPrompt FlowSemantic Kernel开源项目

该项目为开发者提供了基于Microsoft Copilot技术栈构建智能应用的实践指南。通过Miyagi项目实践，开发者可学习运用Azure AI Studio、Prompt Flow、AI Search和Semantic Kernel等工具，创建具备推理引擎和语义记忆系统的应用。项目涵盖了从需求分析到部署的全过程，旨在促进开发者重新思考智能应用的用户体验、架构设计和开发流程。此外，项目还探讨了AutoGen和GraphRag等高级功能，帮助开发者深入理解如何利用Microsoft工具和技术创建智能应用。值得注意的是，该项目仅供演示用途，不应用于任何实际目的，使用时需谨慎。

rag-postgres-openai-python - 使用OpenAI与PostgreSQL构建智能聊天应用

AzureFastAPIGithubOpenAIPostgreSQLRAG开源项目

创建一个基于Web的聊天应用，利用OpenAI模型回答PostgreSQL数据库中的问题。前端使用React和FluentUI，后端采用Python和FastAPI。该项目支持在Azure上部署，通过Azure Developer CLI工具进行操作。主要功能包括结合向量搜索与全文搜索的混合搜索，以及将用户查询转换为SQL条件等。可通过GitHub Codespaces或VS Code Dev Containers快速启动，本地开发需配置Azure CLI、Node.js、Python、PostgreSQL和Docker等工具。

local-rag-example - 结合Langchain和Streamlit技术构建本地化聊天式PDF应用

ChatPDFGithubLangchainOllamaRAGStreamlit开源项目

优化描述，以如何在本地机器上快速建立和运行ChatPDF为核心，突出其隐私保护和成本效益的特点。进一步细化技术栈的用途，即Langchain、Ollama和Streamlit如何具体提升操作效率和用户界面体验。

llm-books - LLM应用开发实战与最新技术更新

AI应用开发GithubLLMLangChainRAG专题国内模型厂商开源项目

该项目专注于大语言模型和人工智能应用开发，涵盖LangChain和LlamaIndex等技术。用户可通过本地阅读和构建GitBook镜像学习实战项目，内容包括LLM应用评估、RAG专题和国内模型厂商API解读，并开放交流群供学习者交流与协作。

langserve_ollama - 将本地LLM部署与RAG集成的一体化开源项目

GithubHuggingFaceLangServeOllamaRAG开源项目本地LLM

该项目提供了一个完整的解决方案，用于部署本地LLM和集成RAG技术。它利用免费的韩语微调模型，集成了Ollama、LangServe等工具，便于创建和管理语言模型服务。项目包含详细的安装指南、模型配置说明和远程访问方法，为开发者提供从模型部署到应用集成的全面指导。

Prompt Engineering Guide - 探索大型语言模型与提示工程的综合指南

AI工具AI开发AI技术Prompt Engineering Guide大语言模型提示工程提示指令模型开发热门

提示工程指南提供深入了解及应用大型语言模型的全面资源，从基础概念到高级实操，涵盖研究进展、模型风险和创新应用，助力研究员和开发者精进技能与知识。

LangSaaS - 面向开发者的RAG聊天机器人SaaS模板

AI工具LangChainLangSaaSNextJSRAGchatbot

LangSaaS为开发者提供了一个用于创建基于检索增强生成（RAG）技术的AI聊天机器人应用的SaaS模板。该模板集成了现代化前端（Next.js）和后端（Python环境中的LangChain），以及LangChain、Qdrant、Cohere、UnstructuredIO和Stripe支付网关等工具。开发者可以利用这一模板快速构建和部署RAG聊天机器人应用，大幅缩短开发周期。LangSaaS的模块化架构使其具有良好的可定制性，能够满足不同项目的特定需求。

aigc - 大语言模型的实际应用与架构设计解析

AI 2.0GithubLLM开源项目架构设计软件开发

本文探讨了大语言模型（LLM）在软件开发中的多种应用，包括Prompt编写与管理、架构设计等。介绍了利用Chat模式实现交互设计，基于AI 2.0优化开发流程，以及LLM应用架构的设计与实施。此外，还涉及特定场景下的模型微调和上下文工程，展示了如Prompt Engineering和Unit Mesh等开源项目，以提升研发效能。

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。

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