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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。

rag-token-base - 基于检索增强生成的知识型自然语言处理模型
GithubHuggingfaceRAG开源项目检索增强生成模型生成器知识密集型NLP任务问题编码器
RAG-Token-Base是一个开源的自然语言处理模型,集成了问题编码器、检索器和生成器三个核心组件。模型采用DPR编码器和BART生成器架构,通过结合外部知识实现高质量的文本生成。其灵活的检索器配置功能使其适用于各类知识密集型的语言处理任务。
rag-search - 智能数据检索和排名优化工具
API 请求FastAPIGithubRAG Search APIthinkany.ai开源项目机器学习模型
RAG Search API是由thinkany.ai开发,旨在优化搜索结果的效率与准确性。这一API实现了多样化的搜索功能,包括信息重排、筛选详细数据等,并能通过FastAPI快速部署。其简便的安装过程使得开发者能够轻松集成此技术,从而提升数据处理的效能。
build-your-ai-coding-assistant - 构建AI编码助手全流程指南 助力开发效率提升
AI辅助编码GithubIDE插件上下文工程代码补全开源项目生成式AI
该项目提供构建AI辅助编码助手的全面指南,包括IDE插件开发、模型评估微调和数据工程等核心内容。通过整合开源工具和技术,项目旨在帮助开发者创建高效AI编码助手。内容涵盖多种AI辅助场景实现方法,探讨上下文工程对AI性能的影响,为开发者提供实用经验。
self-llm - 开源大模型部署与应用指南
AutoDLGithub开源大模型开源项目微调方法环境配置部署使用
探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南,涵盖环境配置至应用实践,专为国内初学者设计,通过AutoDL平台简化操作流程,助力大模型技术的普及和应用。
generative-ai-workbook - 生成式AI学习与实战的综合资源库
Generative AIGithub工具开源项目生成式AI用例项目
展示生成式AI相关的课程学习、个人项目和示例。该项目涵盖工具与框架的学习,如LangChain、Autogen等,包括实际应用示例和使用案例,如搜索、分类、聚类、数据生成、文本生成、代码生成、总结、重写、提取、校对、数据查询等。用户可以通过此项目深入探索生成式AI的各个方面,获取详细的学习资源和实践经验。
txtchat - 智能搜索与人工智能响应的集成指南
GithubRAGtxtchat大型语言模型开源项目智能代理消息平台
txtchat结合检索增强型生成(RAG)及语言模型提供高级搜索解决方案,支持内容摘要、翻译及变换,并可集成至多种消息平台,如Rocket.Chat,适合企业和开发者优化AI响应与工作流程,提升用户交互效果。
rag-sequence-nq - RAG序列模型:知识密集型NLP任务的检索增强生成方案
GithubHuggingfaceRAGfacebook开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
RAG-Sequence模型是基于《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》论文研发的开源项目。该模型集成了问题编码器、检索器和生成器,可从wiki_dpr数据集提取相关段落并生成答案。经过wiki_dpr问答数据集的端到端微调,这个不区分大小写的模型能够处理各类事实性问题。开发者可通过Hugging Face的transformers库轻松应用此模型,为知识密集型NLP任务提供高效解决方案。
azure-openai-samples - Azure OpenAI的GPT基础知识、实际案例及解决方案
AI绘图AzureGPTGithubOpenAI开源项目自然语言处理
本项目提供了使用Azure OpenAI提供的GPT的基础资源,包括快速上手指南、实际使用案例以及端到端的解决方案。通过这些资源,用户可以了解GPT在聊天机器人、客户服务、内容生成、问答系统、文本摘要和情感分析等应用中的实际使用情况,并通过贡献和更新保持与技术发展的同步。项目基于GPT 3.5,并将在GPT-4可用时更新。
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。
machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南
ElicitGithub开源项目机器学习深度学习生产部署语言模型
这个指南旨在帮助员工掌握机器学习,尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级,通过推荐阅读的论文和资源,了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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