对于速度和效率至关重要的应用,FlashRAG 提供了一套专门的工具和优化方案。 https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG 10. Canopy GitHub星级:923星 Canopy 是一个 RAG 框架,由以矢量数据库技术著称的 Pinecone 公司开发。它利用 Pinecone 在高效矢量搜索方面的专业知识,提供了一个功能强大、可扩展的 RAG 解决方案:...
对于速度和效率至关重要的应用,FlashRAG 提供了一套专门的工具和优化方案。 https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG 10. Canopy GitHub星级:923星 Canopy 是一个 RAG 框架,由以矢量数据库技术著称的 Pinecone 公司开发。它利用 Pinecone 在高效矢量搜索方面的专业知识,提供了一个功能强大、可扩展的 RAG 解决方案:...
1、Haystack GitHub Star数量: 14.6k Haystack是一个功能丰富、灵活多变的框架,用于构建端到端的问答和搜索系统。它提供了一个模块化的架构,使开发人员能够轻松创建适用于各种NLP任务的工作流,包括文档检索、问答和文本摘要。Haystack的主要特性包括: 支持多种文档存储方案(如Elasticsearch、FAISS、SQL等) 与广泛使用的...
#!/usr/bin/env python3 from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="http://localhost:8080/v1", # "http://<Your api-server IP>:port" api_key = "sk-no-key-required" # An API key is not required! ) completion = client.chat.completions.create( model="LLaMA_CPP", messages...
Github 星数:14,600地址:https://haystack.deepset.ai/ STORM(Stanford Open-source RAG Model)是斯坦福大学开发的一个研究型RAG框架。虽然与其他一些框架相比,它的明星数量可能较少,但其学术血统和对尖端技术的关注使其成为对 RAG 技术最新进展感兴趣的研究人员和开发人员的宝贵资源。STORM 值得注意的方面包括:- ...
GitHub — deepset-ai/haystack: :mag: LLM 协同框架,用于构建可自定义且可投入生产的 LLM 应用程序。连接各个组件(模型… 2. RAGFlow 由 infiniflow 推出 GitHub 星: 11.6k RAG框架:RAGFlow(Framework)by infiniflow RAGFlow 是 RAG 框架领域的一个相对较新的参与者,但它由于其专注于简单性和效率,迅速获...
这个分享是因为看到了Github上两个非常优秀的RAG资料收集项目,链接在下方,建议大家直接打开链接阅读 • 项目1:github.com/lizhe2004/Aw • 项目2:github.com/jxzhangjhu/A 综述 • 论文:Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey • 面向大语言模型的检索增强生成技术:调查 • Gi...
微软开源的GraphRAG爆火,Github Star量破万,生成式AI进入知识图谱时代? LLM 很强大,但也存在一些明显缺点,比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。检索增强式生成(RAG)可大幅提升 LLM 的生成质量和结果有用性。 本月初,微软发布最强 … 田敏 基于SPG的知识图谱引擎OpenSPG开源发布! 可信AI...
当前github 7.7K star https://github.com/netease-youdao/QAnything/blob/master/README_zh.md 先试试效果 QAnything 1.2 ragFlow 也是很快在github上获取1000+的star,当前4.3K star https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/README_zh.md ...
项目地址:github.com/infiniflow/r 简介:RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程,结合大语言模型(LLM)针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。 特性:OCR、内置多种文档切分模板...