1、Simple RAG (with OCR,https://github.com/adithya-s-k/VARAG/blob/main/examples/textDemo.py)，通过Docling集成了OCR，使扫描的PDF或图像能够处理和索引。 文本提取和索引后，查询可以与文档中的相关段落相匹配，适合扫描书籍、合同和研究论文等文本。2、Vision RAG(https://github.com/adithya-s-k/VARA...
LLMWare:企业级LLM管理工具 R2R:灵活的本地RAG应用框架 Cognita:生产级模块化框架 工具对比分析 选型建议 结论 n8n_io 概述 n8n_io 是一个强大的开源自动化平台,特别适合构建企业级RAG应用。通过整合Ollama的本地LLM服务和Qdrant作为向量数据库,提供了完整的AI应用开发解决方案。 核心优势 🚀422+预置集成接口:支...
Vanna 是一个开源的基于大模型和 RAG 的 Text2SQL 工具,Vanna 通过结合RAG 框架、大语言模型、高质量的训练数据、持续优化能力、广泛的数据库支持以及开源定制化的特点,实现了在复杂数据集上的高精度表现。使用 Vanna 可以使用任何的大模型、任何的向量数据库、任何的前端,和任何的关系数据库交互。 2.2 算法流程图...
AutoRAG 是一款自动优化 RAG(Retrieval-Augmented Generation)管道的工具。RAG 管道结合了检索和生成模型,用于提高自然语言处理任务的性能。然而,找到适用于特定数据和用例的最佳 RAG 管道是一个复杂且耗时的过程。 AutoRAG 通过自动化评估各种 RAG 模块组合,帮助用户快速找到最优的 RAG 管道。 AutoRAG 的主要功能 数据...
from Advanced RAG Techniques: an Illustrated Overview A.K.A Multi-size-chunks(Parent Document Retriever/ parent-child chunks retriever/ Auto Merging Retriever) 核心思想是,尽管小片段的数据更容易在语义上与短小的用户查询匹配,但这些小片段往往缺乏提供全面回答所需的足够上下文。PDR的解决方案是在检索时优先...
RAG工具箱:文档解析与表格处理 引言 在信息化时代,数据和知识的快速提取变得尤为重要。特别是对于学术和技术文档,如何从格式丰富且结构复杂的PDF文件中准确地提取信息,是提高研究效率的关键。本文将探讨几种先进的技术方法,用于优化学术论文的PDF解析及其表格内容的处理。 对于文档解析,langchain 和llama_index 提供的 ...
LangChain 是一个开源的 Python 库和生态系统,被公认为使用大型语言模型(LLM)开发应用程序的顶尖框架。它将模块化和高度可扩展的架构与高级应用接口完美融合,尤其擅长构建检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)系统。 作为大模型领域的一个核心工具,LangChain 旨在助力开发人员将人工智能与机器学习融入软件应用...
现在你们对RAG模型有了相当好的了解,让我们来看几个开源社区中的实例。 1、NeMo Guardrails 该模型由 NVIDIA 打造,提供了一个开源工具包,旨在为基于大型语言模型的对话系统引入可编程的防护措施,以确保交互的安全性和可控性。这些防护措施使开发者能够设定模型在特定主题上的行为准则,避免讨论不希望的话题,并确保遵循...
二、再看小模型用于RAG文档处理及切分 关于RAG切分，可以看看小模型用在RAG领域的一些工作，也是昨晚看到的，JinaAI在这方面做了不少工作。先说文档清洗阶段，将html转换为markdown(reader-lm-0.5b: https://huggingface.co/jinaai/reader-lm-0.5b，reader-lm-1.5b: https://huggingface.co/jinaai/reader-lm...