RAG

Vespa.ai：构建高效AI搜索与推荐系统的开源平台

Vespa.ai 是一个开源的AI搜索与推荐平台，专注于处理大规模数据，提供高效的搜索、推荐和个性化服务。它支持向量搜索、文本搜索和结构化数据处理，结合机器学习模型实现实时推理。Vespa 能处理亿级数据，响应速度...

Vision is All You Need：使用视觉语言模型构建智能文档检索系统（Vision RAG）

Vision-is-all-you-need 是一个创新的视觉RAG(检索增强生成)系统演示项目，它突破性地将视觉语言模型(VLM)应用于文档处理领域。不同于传统的文本分块方法，该系统直接使用视觉语言模型处理PDF文件的页面图像，将...

Minima：支持本地部署或集成到ChatGPT、Claude的开源RAG容器

Minima 是一个开源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）解决方案，支持在本地部署和与 ChatGPT 集成。该项目由 dmayboroda 维护，旨在提供一个灵活且独立的 RAG 系统，用户可以选择...

RAGLite：高效的检索增强生成（RAG）工具，支持多种数据库和语言模型。

RAGLite 是一个用于检索增强生成（RAG）的 Python 工具包，支持 PostgreSQL 或 SQLite 数据库。它提供了灵活的配置选项，允许用户选择不同的语言模型和重排序器。RAGLite 以其轻量级和高效的特性著称，适用于...

使用 Vespa 实现 PDF 的视觉 RAG – 一个基于 Python 的演示应用

介绍 Thomas 于 2024 年 4 月加入 Vespa 担任高级软件工程师。在他之前作为 AI 顾问的最后一个任务中，他实际上构建了一个基于 Vespa 的大规模 PDF 集合的 RAG 应用。 PDF 在企业世界中无处不在，从中搜索...

AutoFlow：基于GraphRAG的对话式知识库/网页深度搜索工具，对话框可集成到其他网站

AutoFlow 是由 PingCAP 开发的开源工具，旨在通过 TiDB 无服务器向量存储构建基于图的知识库。它集成了 LlamaIndex 和 DSPy 框架，支持复杂的对话搜索和知识图谱编辑。用户可以通过简单的 JavaScript ...

GroundX：构建基于真实、无幻觉数据的 RAG（检索增强） API

GroundX是一款专为构建基于真实数据的LLM（大语言模型）应用而设计的全栈解决方案，专为构建RAG应用的全套服务。它通过动态分块和上下文生成，解决了传统向量数据库在处理复杂文档时产生的幻觉问题，帮助开发者解...

DB-GPT：构建AI原生数据应用开发框架，集成多模型管理与智能数据处理

DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架，采用AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和智能体技术构建。该项目旨在大模型领域构建基础设施，通过开发多项技术能力，包括多模型管理系统(SMMF...

cognee：基于知识图谱构建的RAG开源框架，核心prompts学习

Cognee是一个专为AI应用和AI代理设计的可靠数据层解决方案。旨在加载和构建LLM(大型语言模型)上下文，通过知识图谱和向量存储创建准确和可解释的AI解决方案。该框架有利于成本节约、可解释性强和用户可引导控制，...