rags

使用自然语言从数据源创建RAG管道

RAGs Streamlit OpenAI 数据管道自然语言处理 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

rag - 高效检索增强生成系统RAG实现

GithubLLMRAGtxtai向量搜索图搜索开源项目

RAG with txtai项目实现了一个基于Streamlit的检索增强生成应用。系统集成了向量RAG和图RAG两种方法，通过控制语言模型的上下文来增强回答的准确性。项目支持Docker容器和Python虚拟环境部署，可灵活添加自定义数据并通过环境变量配置模型参数。这一versatile的RAG系统适用于广泛的知识检索和智能问答应用场景。

renumics-rag - 使用Renumics RAG进行检索增强生成数据的探索和可视化

GithubLangChainOpenAIPoetryRenumics RAGStreamlit开源项目

Renumics RAG项目使用LangChain和Streamlit实现检索增强生成助手。通过简单的虚拟环境配置，支持GPU和CPU用户可以快速安装相关依赖项。提供对HTML文件的文档索引和通过命令行或Web应用进行文档检索和问题解答的功能。支持OpenAI、Hugging Face模型的集成，并能使用Renumics Spotlight进行数据的交互式探索，帮助用户了解RAG系统的性能与数据分布。

ragas - 高效评估与优化RAG管道性能的框架

GithubLLMRAGRagas开源项目性能监控评估框架

Ragas是一款工具集，用于评估、监控和优化RAG（检索增强生成）应用的性能，特别适合生产环境中的大语言模型（LLM）。Ragas集成了最新研究成果，能在CI/CD流程中进行持续检查，确保管道性能稳定。通过简单的安装和快速入门示例，用户可以快速体验Ragas的功能，并参与社区讨论LLM和生产相关问题。

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。

RAGxplorer - 视觉化检索增强生成(RAG)工具的开创者

GithubRAGxplorerRetrieval Augmented GenerationStreamlit使用安装开源项目

RAGxplorer是开源工具，旨在为检索增强生成（RAG）技术提供直观的视觉化展示。该工具支持PDF文档的分析和查询，提供包括Jupyter和Colab在内的多种教程，适用于数据呈现与分析。

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-gpt - 集成前端、后端及管理控制台能够快速部署智能客服系统

GithubLLMRAG-GPT后台管理开源项目智能客服系统部署

RAG-GPT项目允许用户利用Flask, LLM及RAG快速启动一个智能客服系统，整合了前端、后端和管理控制台。支持多种知识库的集成，配置灵活，界面友好，可在五分钟内部署生产级会话服务。适用于需要高效、高可定制的客服解决方案的业务。RAG-GPT为企业提供了一个多面的、易于配置的智能客服平台，支持Docker直接部署或源代码部署，兼容多种大型语言模型(Large Language Models)，如OpenAI的GPT和Moonshot，满足各型企业的需求。

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。

Advanced_RAG - 深入探索RAG和Langchain框架在语言理解中的应用

Advanced_RAGGithubLLMsLangchainMulti Query RetrieverSelf-Reflection-RAG开源项目

该项目通过Python笔记本展示了RAG的高级技术，旨在优化大型语言模型(LLMs)的知识丰富度和上下文感知能力。从基础流程到多查询检索、自我反思、和自适应代理等高级架构，全面覆盖了核心组件及其工作方式。项目提供了构建RAG应用的详细指南，展示了如何通过Langchain框架提升文本生成的准确性和信息丰富度。内容包括查询转换、数据源路由和向量数据库索引等关键技术，为LLM应用提供坚实支持。

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。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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