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GraphRAG4OpenWebUI

高级信息检索技术在 Open WebUI 的全面集成

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。

MultiHop-RAG - 评估跨文档RAG能力的多跳查询数据集
GithubMultiHop-RAG元数据开源项目检索增强生成跨文档评估问答数据集
MultiHop-RAG是一个评估检索增强生成(RAG)系统跨文档能力的问答数据集。它包含2556个多跳查询,每个查询的证据分布在2至4个文档中,并考虑文档元数据,模拟真实RAG应用中的复杂场景。该项目提供检索和问答示例以及评估脚本,帮助研究人员和开发者改进RAG系统的多文档推理能力。
deep-seek - 大规模LLM驱动互联网检索引擎的实验性架构
DeepSeekGithub互联网安装开源项目检索引擎研究代理
该项目引入了一种基于LLM的大规模互联网检索引擎的实验性架构,与传统的答案引擎不同,它旨在处理大量来源,收集综合实体列表。项目展示了检索代理通过计划、搜索、提取和丰富等步骤生成包含信任评分的详细表格。该架构的亮点在于其高效的令牌使用和广泛的数据处理能力,适用于需要深入检索和详细信息的场景。用户可以访问示例结果,深入了解其架构特点和潜在改进空间。
TagUI - 多语言支持的开源RPA工具,兼容多个平台和应用
GithubRPATagUI开源软件开源项目脚本自动化
TagUI是一款开源的RPA工具,支持Windows、macOS和Linux操作系统。用户可以用TagUI语言编写自动化流程,支持22种语言和多种应用场景,包括网页、桌面应用和命令行。TagUI功能丰富,从Excel数据处理到Telegram通知都能实现自动化,还支持通过MS Office插件和常用文本编辑器创建和编辑RPA机器人。虽然TagUI官方维护即将停止,用户仍可通过Python RPA包继续使用其工作流。
Awesome-LLM-RAG - LLM检索增强生成技术最新研究与应用
Awesome-LLM-RAGGithubLLMRAG大语言模型开源项目检索增强生成
本项目汇集了最新的LLM检索增强生成(RAG)技术研究论文,包括RAG指令调优、上下文学习、嵌入、模拟、搜索、长文本与记忆、评估、优化及应用等方面。资源库为研究者提供全面参考,鼓励研究成果的提交与共享,促进RAG技术发展。
KG_RAG - 解锁医学知识图谱的力量和KG-RAG框架概述
GPTGithubKG-RAG大型语言模型开源项目生物医学知识图谱
KG-RAG,一种融合生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型的检索增强生成系统,专为提升特定领域的语义理解而设计。了解其配置、运行方法及在生物医学应用中的实例。
search-ui - 开源JavaScript库助力构建现代搜索体验
Elastic Search UIElasticsearchGithubJavaScript库开源项目搜索体验自定义组件
Search UI是Elastic团队维护的JavaScript库,旨在简化现代搜索体验的开发过程。这个库具备快速实现、高度可定制和智能URL管理等特性,支持多种前端框架,并可与Elasticsearch等多种搜索API集成。开发者通过简洁的代码即可构建完整搜索功能,有效提升开发效率。
lollms-webui - 多功能AI模型界面,简化多任务操作
AI模型GithubLoLLMs图像生成多模态系统开源项目音乐生成
LoLLMs WebUI是一个用户友好的平台,支持500多种AI专家和2500多种精细调优模型,适用于写作、编码、数据分析和图像生成等任务。平台兼容多种后端配置,如LM Studio、Ollama和vllm,并提供简单的安装选项。无论是学生、专业人士还是娱乐用户,LoLLMs都能满足多种需求。
WebGLM - 一个结合网络搜索与信息检索的高效问答系统
ChatGLM2-6BGLMGithubWebGLM人工智能开源项目问答系统
WebGLM是一个结合网络搜索与信息检索的高效问答系统,利用10亿参数的GLM生成准确答案。系统提升了性能,通过长上下文处理和人类偏好评分机制优化用户体验,支持多平台部署与扩展,提供流畅、实时的交互。
FlashRAG - 检索增强生成研究的Python工具库
FlashRAGGithubPython工具包复现研究开源项目检索增强生成自定义组件
FlashRAG是一个专为检索增强生成(RAG)研究设计的Python工具库。该库预处理了32个RAG基准数据集,实现了14种先进RAG算法。FlashRAG提供检索器、重排器、生成器和压缩器等组件,支持灵活构建RAG流程。通过整合vLLM、FastChat和Faiss等工具,FlashRAG优化了执行效率。研究人员可借助该库轻松复现已有RAG方法或开发新的RAG流程。
wundergraph - 高效API组合的后端服务框架
API组合GithubGraphQLTypeScriptWunderGraph后端框架开源项目
WunderGraph是一款创新的Backend for Frontend框架,通过API组合优化开发工作流。它融合API网关和BFF模式,引入包管理概念,简化API组合过程。该框架支持多API统一访问,减少胶水代码,并提供API依赖分析和可观测性功能。WunderGraph为前端开发者提供类型安全的客户端,兼容React、NextJS等主流框架,有效提高API开发和使用效率。
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