GraphRAG4OpenWebUI

高级信息检索技术在 Open WebUI 的全面集成

GraphRAG4OpenWebUI GraphRAG 信息检索 Local LLM 嵌入模型 Github 开源项目

GraphRAG4OpenWebUI 为 Open WebUI 提供了一个强大而高效的信息检索系统，集成了微软研究院的 GraphRAG 技术，支持本地搜索、全球搜索和 Tavily 搜索。该项目专为需要精确和全面搜索结果的开放网络用户界面设计，并且支持本地语言模型和嵌入模型，增强了灵活性和隐私性。通过多个 API 接口，用户可以轻松实现复杂的信息检索需求。

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介绍相关项目

rag-demystified - 探讨检索增强生成（RAG）管道的内部机制，揭示其技巧、局限性和成本

EvaDBGithubHaystackLLMsLlamaIndexRAG pipelines开源项目

本项目深入探讨了检索增强生成（RAG）管道的内部机制，揭示其技巧、局限性和成本。通过LlamaIndex和Haystack框架，了解如何构建和优化RAG管道，并解决透明度和错误问题。详细分析了子问题查询引擎的工作原理，帮助用户理解复杂的RAG管道的关键组成部分和面临的挑战。

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。

wikipedia-semantic-search - 多语言维基百科语义搜索引擎和RAG聊天机器人

GithubRAG聊天机器人Upstash Vector向量索引开源项目维基百科语义搜索

该项目利用Upstash Vector索引数百万篇维基百科文章，构建了支持11种语言的语义搜索引擎和RAG聊天机器人。通过BGE-M3嵌入模型实现多语言支持，结合Upstash Vector实现高效向量存储和查询。项目展示了跨语言语义搜索能力，并借助Upstash RAG Chat SDK实现智能聊天功能，为开发者提供多语言信息检索和交互平台。

rag-stack - 基于RAG技术的企业级智能问答平台

GithubRAGstack企业知识库向量数据库开源LLM开源项目检索增强生成

RAGstack是一个基于检索增强生成(RAG)技术的企业级智能问答平台。该项目支持Llama 2、Falcon和GPT4All等开源大语言模型，利用Qdrant向量数据库实现高效文档检索。RAGstack提供简洁的服务器和用户界面，支持PDF文档上传和智能问答。系统可在本地运行，也可轻松部署到各大主流云平台，为企业提供安全可控的私有化知识问答解决方案。

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。

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。

LongRAG - 改进长文本LLM的检索增强生成框架

GithubLongRAGTevatronWikipedia数据开源项目检索增强生成长上下文LLM

LongRAG项目推出新型检索增强生成框架，采用4K token长检索单元提升RAG性能。项目核心包括长检索器和长阅读器，平衡检索与阅读任务复杂度。除提供完整代码实现，还开放处理后的语料库数据集。这为研究长文本LLM与RAG结合提供了重要资源，有助于探索该领域的未来发展方向。

graphologue - 实时可视化大型语言模型响应，提升信息获取与理解

GithubGraphologueLLMOpenAI APIUIST 2023交互图表开源项目

Graphologue将大型语言模型（如GPT-4）的文本响应实时转化为互动图表，使用创新提示和界面设计便于提取实体和关系，支持复杂信息任务。用户可以调整图示和提交上下文提示，促进与LLM的非线性对话，增强信息探索和组织能力。

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。

LLM_Web_search - 增强本地LLM的网页搜索功能，结合DuckDuckGo和多种关键词提取技术

DuckDuckGoGithubLLM_Web_searchOkapi BM25SPLADEtext-generation-webui开源项目

本项目通过特定指令增强本地LLM的网页搜索能力，使用duckduckgo-search进行搜索，并使用LangChain的上下文压缩和Okapi BM25（或SPLADE）技术提取相关信息并添加至模型输出中。支持自定义正则表达式和网页信息读取，推荐使用Llama-3-8B-instruct模型以实现高效搜索与信息提取。提供多种搜索后端与关键词检索器选项，提高兼容性和适用性。

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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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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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