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cognita

RAG系统模块化与扩展平台

Cognita索引部署API向量数据库Github开源项目

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。

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介绍相关项目
local-rag-example - 结合Langchain和Streamlit技术构建本地化聊天式PDF应用
ChatPDFGithubLangchainOllamaRAGStreamlit开源项目
优化描述，以如何在本地机器上快速建立和运行ChatPDF为核心，突出其隐私保护和成本效益的特点。进一步细化技术栈的用途，即Langchain、Ollama和Streamlit如何具体提升操作效率和用户界面体验。
RAGFoundry - 开源框架增强大语言模型检索能力
GithubRAG Foundry大语言模型开源项目数据集创建检索增强生成模型微调
RAG Foundry是一个开源框架,通过RAG增强数据集微调模型来提升大语言模型的外部信息检索能力。该框架包含数据集创建、模型训练、推理和评估四个模块,支持快速原型设计和RAG实验。其模块化设计和可定制工作流程,有助于研究人员和开发者高效改进LLM的检索增强生成能力。
RAG_Techniques - 先进RAG技术集合优化检索增强生成系统
GithubRAG信息检索开源项目机器学习检索增强生成自然语言处理
本项目汇集22种先进RAG技术，涵盖简单RAG到复杂可控代理等多种方法，包括上下文丰富、多方面过滤、融合检索和智能重排序等。这些技术旨在提高检索增强生成系统的准确性、效率和上下文丰富度，为研究人员和实践者提供全面实施指南，助力开发更高效RAG系统。
n-levels-of-rag - RAG应用开发全面指南 从入门到精通
GithubRAG应用开源项目搜索优化文本处理评估方法问答系统
本项目是一个全面的RAG应用开发指南,涵盖基础到高级的多个层次。内容包括核心概念讲解、高级技术介绍、可观察性实践、评估方法和性能优化策略等。适合各层次开发者学习,提供实用知识助力RAG应用开发。
agenta - 提供全面的应用开发支持和一站式解决方案的开源LLM平台
AgentaGithubLLM开发平台Prompt工程人工评估开源项目部署
Agenta是一个开源的LLM开发平台，提供完备的工具和功能，包括提示工程、评估、人类注释和部署。它允许在不受框架、库或模型限制的环境中进行开发，支持各类LLM应用架构，如单一提示、RAG和代理架构。Agenta适用于所有级别的开发者，能够协助有效构建和部署生产级LLM应用。
llm-books - LLM应用开发实战与最新技术更新
AI应用开发GithubLLMLangChainRAG专题国内模型厂商开源项目
该项目专注于大语言模型和人工智能应用开发，涵盖LangChain和LlamaIndex等技术。用户可通过本地阅读和构建GitBook镜像学习实战项目，内容包括LLM应用评估、RAG专题和国内模型厂商API解读，并开放交流群供学习者交流与协作。
GraphRAG-Local-UI - 将本地知识图谱与大语言模型无缝集成的开源工具
APIGithubGraphRAG可视化开源项目本地模型知识图谱
GraphRAG-Local-UI是一个开源的知识图谱构建和查询工具，支持本地部署大语言模型和嵌入模型。该项目提供直观的界面用于数据索引、提示词调优和信息查询，并具备实时知识图谱可视化功能。它适用于需要构建和探索复杂知识网络的研究人员和开发者，无需依赖云服务即可实现高效的知识管理和信息检索。
RAG - 优化检索增强生成技术的最佳实践探索
GithubRAGGA开源项目最佳实践检索增强生成深度学习论文实现
RAGGA是一个实现检索增强生成(RAG)技术最佳实践的开源项目。基于论文研究，项目提供RAG系统性能优化方法和策略，包含代码实现和复现指南。RAGGA通过实验验证了多种RAG技术优化策略，包括检索方法改进、上下文融合等。这些发现对于提升自然语言处理任务的性能具有重要意义，为RAG技术研究和应用提供了重要参考资源。
langchain4j-aideepin - 融合大语言模型和Langchain4j的开源RAG智能对话系统
AI绘图GithubLangChain4j-AIDeepinRAG大语言模型开源项目知识库
LangChain4j-AIDeepin是一个基于大语言模型和Langchain4j框架的开源RAG系统。该项目提供多会话、图片生成、知识库和智能搜索等功能，支持多种AI模型和搜索引擎。系统包含用户端和管理端，采用Java和Vue3技术栈开发，支持离线部署。这是一个功能丰富、灵活可定制的AI应用开发平台。
Verba - 开源RAG应用程序实现智能文档检索与问答
GithubRAGVerba人工智能开源项目数据查询
Verba是一款开源的检索增强生成(RAG)应用程序，提供端到端的简便界面。支持多种模型和数据类型，可在本地或云端部署。该应用程序允许用户探索数据集、提取见解，并通过自然语言与文档交互。Verba整合了先进的RAG技术和Weaviate的上下文感知数据库，可根据具体需求选择RAG框架、数据类型、分块和检索技术以及LLM提供商。这为文档问答和知识库分析提供了灵活而强大的解决方案。
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