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cognita

RAG系统模块化与扩展平台

Cognita整合了Langchain和LlamaIndex技术,提供了一套模块化且API驱动的RAG组件和无代码UI,适合本地及生产环境使用。新功能包括内置Metadatastore、Docker Compose快速部署及多样化的嵌入和重排序服务。此平台使得用户无需代码即可管理文档和实施QnA,优化了试验和部署的效率。

graphrag-local-ollama - 基于Ollama的本地知识图谱RAG工具
GithubGraphRAGOllama开源项目本地模型知识图谱贡献指南
GraphRAG Local Ollama是基于Microsoft GraphRAG的改编项目,支持使用Ollama下载的本地模型。该项目通过构建图形化文本索引,利用本地语言模型和嵌入模型回答全局性问题,适用于大规模文本语料库。相比OpenAPI模型,它具有高效、低成本的本地推理优势,同时提供简便的设置流程。这一工具特别适合需要处理私有数据或大量文本的用户。
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。
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。
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。
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。
R2R - 在生产环境中构建、扩展和管理面向用户的检索增强生成应用程序
GithubR2RRetrieval-Augmented Generation多模态支持开源项目混合搜索知识图谱
R2R旨在弥合本地LLM实验与可扩展的生产级检索增强生成(RAG)应用之间的差距。R2R提供最新的RAG技术,基于RESTful API构建,使用简便。其主要功能包括多模态支持、混合搜索、图形RAG、应用管理、可观察性、可配置性和扩展性。通过R2R仪表板用户界面,可直观管理和分析RAG引擎性能。
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。
HippoRAG - 大型语言模型的神经生物学启发长期记忆框架
GithubHippoRAGRAG大语言模型开源项目神经生物学长期记忆
HippoRAG是一个借鉴人类长期记忆神经生物学原理的检索增强生成(RAG)框架。它能让大型语言模型持续整合外部文档知识,以较低的计算成本实现通常需要昂贵迭代LLM管道才能达成的功能。该框架兼容ColBERTv2和Contriever等检索模型,还可与IRCoT结合获得互补效果。HippoRAG为大型语言模型提供了一种高效的长期记忆解决方案,在提升模型性能的同时降低了计算资源需求。
cohere-toolkit - 用于构建和部署RAG应用的开源组件集合
APICohere ToolkitGithubRAG应用开源项目模型提供商自定义工具
Cohere Toolkit是一个开源项目,提供预构建组件集合用于RAG应用的快速开发和部署。该工具集包含可自定义的界面、后端API和多种模型提供商选项。它集成了默认Web UI、可定制检索工具和数据源,并提供详细部署指南。开发者可以利用Cohere的Command模型,通过Docker在本地环境中轻松部署和测试应用。
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。
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