rag-search

智能数据检索和排名优化工具

RAG Search API thinkany.ai FastAPI API 请求机器学习模型 Github 开源项目

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。

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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。

ThinkAny - 全新AI搜索引擎，使用RAG技术提供智能答案

AI助手AI工具AI搜索引擎ThinkAny专业版每年支付每月支付热门登录

ThinkAny利用RAG技术的AI搜索引擎，针对高效率内容检索及整合，配备智能回答功能以满足各类搜索需求。同时提供专业版升级，支持月付或年付，确保搜索体验更上一层楼。

rag_api - 基于FastAPI的异步文档索引与检索框架

FastAPIGithubLangchainRAG向量数据库嵌入式检索开源项目

这是一个基于FastAPI和Langchain的异步文档索引和检索框架。它利用PostgreSQL/pgvector进行向量存储，按文件ID组织嵌入向量。该框架提供文档管理、向量存储和异步操作功能，可集成到LibreChat或应用于其他ID导向的场景。支持多种向量数据库和嵌入模型，并包含详细的配置指南。

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。

RAG-Retrieval - 使用RAG-Retrieval全面提升信息检索效率与精度

GithubRAG-Retrieval开源项目微调排序模型推理检索模型

RAG-Retrieval项目通过统一方式调用不同RAG排序模型，支持全链路微调与推理。其轻量级Python库扩展性强，适应多种应用场景，提升排序效率。更新内容包括基于LLM监督的微调及其Embedding模型的MRL loss性能提升。

rag-fusion - 多重查询生成与排名融合的新型搜索技术

GithubRAG-Fusion向量搜索开源项目搜索技术查询生成重排算法

RAG-Fusion是一种创新搜索方法，旨在弥合传统搜索与复杂人类查询间的差距。它结合检索增强生成(RAG)技术，通过多重查询生成和倒数等级融合重排搜索结果。该项目利用OpenAI的GPT模型生成多样化查询，进行向量搜索，并应用倒数等级融合算法重新排序相关文档。RAG-Fusion致力于挖掘隐藏在热门结果之外的深层知识，推动搜索技术迈向新前沿。

fastRAG - 检索增强生成模型的构建与应用探索

ColBERTGithubHaystackLLMONNX RuntimefastRAG开源项目

fastRAG是一个专为构建和优化检索增强生成模型的研究框架，集成了最先进的LLM和信息检索技术。它为研究人员和开发人员提供了一整套工具，支持在Intel硬件上进行优化，并兼容Haystack自定义组件。其主要特点包括对多模态和聊天演示的支持、优化的嵌入模型和索引修改功能，以及与Haystack v2+的兼容性。

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。

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。

Easy-RAG - 构建高效RAG系统集成多功能知识库和先进对话能力

Easy-RAGGithub向量数据库大模型聊天开源项目知识图谱知识库

Easy-RAG是一个功能全面的检索增强生成(RAG)系统，支持多种文件格式的知识库管理。系统整合了Chroma、FAISS等向量数据库，并采用rerank技术提高信息检索效率。它具备纯大模型多轮对话和基于知识库的问答能力，适合学习、使用和自主扩展。Easy-RAG还支持音频视频的语音转文本功能，为构建智能对话系统提供了全面的解决方案。

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