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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-RAG知识库向量数据库大模型聊天知识图谱Github开源项目

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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RAG-token-nq是一个结合DPR和BART技术的智能问答模型，通过检索wiki_dpr数据集实现知识增强。模型包含问题编码器、检索器和生成器，能够针对事实性问题生成准确答案。基于uncased处理机制，该模型在知识密集型自然语言处理任务中表现优异。
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RAG-Sequence模型是基于《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》论文研发的开源项目。该模型集成了问题编码器、检索器和生成器，可从wiki_dpr数据集提取相关段落并生成答案。经过wiki_dpr问答数据集的端到端微调，这个不区分大小写的模型能够处理各类事实性问题。开发者可通过Hugging Face的transformers库轻松应用此模型，为知识密集型NLP任务提供高效解决方案。
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GNN-RAG - 结合图神经网络和检索增强生成的知识图谱问答方法
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