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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。

llm-app - 企业动态RAG,多数据源同步
AI应用GPTGithubLLM AppPathwayRAG开源项目
Pathway的LLM应用让高精度RAG AI应用快速上线,使用最新数据源。支持文件系统、Google Drive、Sharepoint、S3、Kafka、PostgreSQL等多种数据源的连接和同步,无需额外基础设施。提供多种模板,扩展至数百万页文档,满足不同需求。
large_language_model_training_playbook - 大规模语言模型训练指南与实用技巧
GithubLLM Training Playbook大语言模型开源项目张量精度模型并行策略模型架构
此页面提供了大规模语言模型训练的实用指南和资源,涉及模型架构选择、并行策略、模型规模、张量精度、训练超参数设定、最大化吞吐量、稳定性问题、数据处理以及软件和硬件故障调试等主题。这些开放的技巧和工具可以帮助更高效地训练大规模语言模型,并提升其性能和稳定性。
applied-ai-engineering-samples - Google Cloud AI工程资源,参考指南、蓝图和代码示例
GithubGoogle CloudVertex AI人工智能代码示例基础设施开源项目
这个开源项目提供了Google Cloud应用AI工程的参考资料,包括Vertex AI生成式AI模型的使用指南和Google Cloud AI/ML基础设施的最佳实践。项目包含代码示例、实践实验和蓝图,旨在帮助开发者更好地利用Google Cloud的AI能力,适用于大规模AI/ML工作负载。
Neum AI - 开源框架助力构建高效RAG数据管道
AI工具Neum AIRAG向量数据库嵌入数据管道
Neum AI框架专注于简化RAG和语义搜索的数据基础设施构建。它整合了多种连接器,便于快速创建数据管道,高效处理各类数据。框架兼顾本地开发与云端部署,满足不同规模需求。其核心功能包括实时数据同步、全面可观测性和智能检索,有效提升数据管理效率。Neum AI为构建可靠、高性能的RAG系统提供了全面解决方案。
LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南
GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南,通过定制化训练和推理优化大型语言模型(LLMs)。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码,适用于高效智能的自然语言理解应用。
awesome-llm-webapps - 开源LLM网络应用汇总和对比分析
GithubLLMRAGWeb应用开源开源项目聊天机器人
该项目收集并分析了多种开源LLM网络应用,涵盖聊天机器人、自然语言界面等类型。通过比较各项目的功能特点,为开发者选择合适的应用提供参考。收录的项目均为开源且活跃维护,包含从基础API到完整生产系统等不同复杂度。
awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型(LLM)的综合功能
API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练
提供Azure OpenAI和大型语言模型(LLM)的综合参考,包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势,非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。
text2vec-base-chinese-rag - 基于CoSENT框架的中文RAG文本嵌入模型
FAISSGithubHuggingfaceLangchainRAG向量检索开源项目模型自然语言处理
text2vec-base-chinese-rag采用CoSENT训练框架构建,专注于中文文本理解和RAG任务。模型支持文本相似度计算,集成Langchain和FAISS向量存储功能,实现高效文档检索。项目提供自定义LLM的RAG实现示例,便于开发者快速应用和扩展。
GenAI-Showcase - 生成式AI应用案例和资源的开源数据库
AI代理GithubMongoDBRAG向量数据库开源项目生成式AI
GenAI-Showcase是一个开源项目,汇集了生成式AI的最新应用案例和资源。项目涵盖检索增强生成(RAG)、AI代理以及多个行业的具体应用。它展示了MongoDB在RAG流程和AI代理中的集成应用,包括作为向量数据库、操作数据库和内存提供者。项目提供了实用的代码示例、框架指南,并整合了先进AI模型,为开发者和研究者提供了丰富的学习和参考资料。
Azure-OpenAI-demos - Azure OpenAI最新应用展示与性能测试指南
AutogenAzure Cognitive SearchAzure OpenAIGPT-4GithubNeo4j开源项目
该项目汇集了Azure OpenAI最新的应用实例和模型性能测试,包括Neo4j集成、自动生成演示、GPT-4o和Phi-3 Vision等。涵盖了图像比较、车损协助、视频转文档生成、语音转写和摘要等多个领域,展示Azure OpenAI的多种强大功能。通过这些演示内容,用户可以了解如何有效地使用Azure OpenAI进行图像识别、文本生成和数据分析等多种实用工具的开发。
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