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LightRAG: Ein leichtgewichtiges Framework für den Aufbau von Retrieval Augmented Generation (RAG) Anwendungen

LightRAG ist ein Open-Source-Python-Framework, das von einem Team der School of Data Science an der Universität Hongkong entwickelt wurde, um den Prozess der Erstellung von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Anwendungen zu vereinfachen und zu beschleunigen. Dies geschieht durch die Kombination von Wissensgraphen mit traditionellen Vektor-Retrieval-Techniken, um genauere und kontextualisierte Large Language Models (LLMs) zu erstellen...

RAG-Anything: ein All-in-One-RAG-System, das grafische Formulare verarbeiten kann

RAG-Anything ist ein vollständig integriertes multimodales RAG-System zur Dokumentenverarbeitung, das auf LightRAG aufbaut. Die meisten traditionellen Frage- und Antwortsysteme (RAG) können nur reine Textinhalte verarbeiten, aber die Dokumente, mit denen wir täglich in Kontakt kommen, wie PDFs, Word-Dokumente oder Präsentationen, enthalten oft Text, Bilder, Tabellen...

Medical-RAG: Ein Retrieval-Augmented Generation Framework für die Konstruktion chinesischer medizinischer Q&As

Medical-RAG ist ein Q&A-Intelligenzprojekt, das für den chinesischen medizinischen Bereich entwickelt wurde. Es basiert auf der Retrieval Augmented Generation (RAG) Technologie, die die Genauigkeit und Sicherheit von Large Language Models (LLMs) für medizinische Ratschläge verbessert, indem sie mit externen Wissensdatenbanken kombiniert wird. Der Kern des Projekts ist die Verwendung einer leistungsstarken Vektordatenbank Mi...

ComoRAG: ein kognitives Erinnerungsinstrument für langes narratives Denken

ComoRAG ist ein Retrieval Augmented Generation (RAG) System, das für lange Dokumente und das Verstehen von Erzählungen mit mehreren Dokumenten entwickelt wurde. Traditionelle RAG-Methoden stoßen bei langen Geschichten oder Romanen aufgrund der Komplexität der Handlung und der sich entwickelnden Beziehungen zwischen den Charakteren oft auf Schwierigkeiten. Dies ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass die meisten von ihnen zustandslose Single-Check-Methoden ...

DeepSieve: ein intelligentes RAG-Informations-Screening-Tool zur Verarbeitung komplexer Abfragequellen

DeepSieve ist ein quelloffenes Retrieval Augmented Generation (RAG)-Framework, das auf GitHub gehostet wird und sich auf die Verarbeitung komplexer Abfragen und Multi-Source-Daten konzentriert. Es bietet effiziente Fähigkeiten zur Informationsfilterung, indem es Abfragen zerlegt, Teilfragen weiterleitet, fehlgeschlagene Abfragen reflektiert und Antworten fusioniert. DeepSieve wird von MinghoKwok .... entwickelt.

RAGLight: Leichtgewichtige Python-Bibliothek zur Generierung von Abruferweiterungen

RAGLight ist eine leichtgewichtige, modulare Python-Bibliothek für die Implementierung von Retrieval Augmented Generation (RAG). Es verbessert das kontextuelle Verständnis von Large Language Models (LLMs) durch die Kombination von Dokumentenabfrage und natürlicher Spracherzeugung.RAGLight unterstützt mehrere Sprachmodelle, eingebettete Modelle und Vektorspeicher,...

llmware: ein Open-Source-Framework für die schnelle Erstellung von RAG-Anwendungen der Unternehmensklasse

llmware ist ein Open-Source-Framework, das Entwicklern hilft, schnell Retrieval Augmentation Generation (RAG)-Anwendungen der Unternehmensklasse zu erstellen. Es bietet über 50 kleine, speziell entwickelte Large Language Models (LLMs) mit Unterstützung für die Ausführung in lokalen oder privaten Cloud-Umgebungen und eignet sich besonders für datenschutzsensible Branchen wie Finanzen, Recht und Compliance...

Vespa.ai: eine Open-Source-Plattform für den Aufbau effizienter KI-Such- und Empfehlungssysteme

Vespa.ai ist eine Open-Source-KI-Such- und Empfehlungsplattform, die sich auf die Verarbeitung großer Datenmengen konzentriert, um effiziente Such-, Empfehlungs- und personalisierte Dienste anzubieten. Sie unterstützt Vektorsuche, Textsuche und strukturierte Datenverarbeitung, kombiniert mit maschinellen Lernmodellen, um Inferenzen in Echtzeit zu erreichen.Vespa kann Hunderte von Millionen von Daten verarbeiten, die...

NodeRAG: Ein auf heterogenen Graphen basierendes Werkzeug für die genaue Informationsbeschaffung und -generierung

NodeRAG ist ein quelloffenes Retrieval Augmented Generation (RAG)-System, das auf GitHub gehostet und von Terry-Xu-666 entwickelt wird. Es optimiert die Informationsabfrage und -generierung durch heterogene Graphenstrukturen, wodurch die Abfragegenauigkeit und die kontextuelle Relevanz erheblich verbessert werden. NodeRAG unterstützt die lokale Bereitstellung, bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle und ist unter ...... verfügbar.

Morphik Core: eine Open-Source-RAG-Plattform für die Verarbeitung multimodaler Daten

Morphik Core ist ein Open-Source-Projekt, das vom morphik-org-Team entwickelt und auf GitHub gehostet wird. Früher hieß es DataBridge Core, aber jetzt ist es umbenannt in Morphik Core. Dieses Tool ist eine Datenbank, die für KI-Anwendungen entwickelt wurde, die Text, Bilder und...

Rankify: ein Python-Toolkit, das die Suche und Neuordnung von Informationen unterstützt

Rankify ist ein Open-Source-Python-Toolkit, das von der Data Science Group an der Universität Innsbruck entwickelt wurde. Es konzentriert sich auf Information Retrieval, Reordering und Retrieval Augmentation Generation (RAG) und bietet ein einheitliches Framework. Das Toolkit wird mit 40 eingebauten, vorab abgerufenen Benchmark-Datensätzen, Unterstützung für 7 Retrieval-Techniken und 24 ...

HippoRAG: Ein Multi-Hop-Wissensabrufsystem auf der Grundlage des Langzeitgedächtnisses

HippoRAG ist ein Open-Source-Framework, das von der OSU-NLP-Gruppe an der Ohio State University entwickelt wurde und sich an den Mechanismen des menschlichen Langzeitgedächtnisses orientiert. Es kombiniert Retrieval Augmented Generation (RAG), Knowledge Graph und personalisierte PageRank-Techniken, um Large Language Models (LLMs) bei der kontinuierlichen Integration von Wissen aus externen Dokumenten zu unterstützen.Hippo.....

LettuceDetect: ein effizientes Werkzeug zur Erkennung von Halluzinationen im RAG-System

LettuceDetect ist ein leichtgewichtiges Open-Source-Tool, das von KRLabsOrg entwickelt wurde, um halluzinatorische Inhalte zu erkennen, die in Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systemen erzeugt werden. Es hilft Entwicklern, die Genauigkeit von RAG-Systemen zu verbessern, indem es Kontext, Fragen und Antworten vergleicht und Teile der Antwort identifiziert, die nicht durch den Kontext unterstützt werden...

dsRAG: eine Abfragemaschine für unstrukturierte Daten und komplexe Abfragen

dsRAG ist eine hochleistungsfähige Suchmaschine, die für die Bearbeitung komplexer Abfragen unstrukturierter Daten entwickelt wurde. Es ist besonders leistungsfähig bei der Bearbeitung anspruchsvoller Abfragen in dichten Texten wie Finanzberichten, juristischen Dokumenten und akademischen Abhandlungen. dsRAG verwendet drei wichtige Ansätze zur Verbesserung der Leistung: semantische Segmentierung, kontextuelle...

VideoRAG: Ein RAG-Rahmenwerk für das Verstehen ultralanger Videos mit Unterstützung für multimodales Retrieval und Wissensgraphenkonstruktion

VideoRAG ist ein generatives Framework mit Suchfunktion, das für die Verarbeitung und das Verständnis sehr langer kontextbezogener Videos entwickelt wurde. Das Tool kombiniert eine graphengesteuerte textuelle Wissensbasis mit hierarchischer multimodaler Kontextkodierung, um Hunderte von Stunden an Videoinhalten auf einer einzigen NVIDIA RTX 3090 GPU effizient zu verarbeiten...

PRAG: Parametric Retrieval Augmentation Generation Tool zur Verbesserung der Leistung von Q&A Systemen

PRAG (Parametric Retrieval-Augmented Generation) ist ein innovatives Retrieval-Augmented-Generierungswerkzeug, das die Generierung verbessern soll, indem externes Wissen direkt in den Parameterraum eines Large Language Model (LLM) eingebettet wird. Das Tool überwindet die Einschränkungen traditioneller kontextbezogener Retrieval-augmentierter Generierungsmethoden...

ColiVara: Auf visueller Einbettung basierender Dokumentenspeicher- und Retrievaldienst

ColiVara ist ein Dokumentenspeicher- und -abrufdienst, der auf der Technologie der visuellen Einbettung basiert. ColiVara unterstützt über 100 Dateiformate, darunter PDF, DOCX, PPTX usw., und ist in der Lage, Webseiten automatisch abzufangen.

Deeptrain: Konvertierung von Videoinhalten in große, modellbasierte abrufbare Informationen

Deeptrain ist eine Plattform, die sich auf die KI-Videobearbeitung konzentriert und dank ihrer fortschrittlichen Technologie, die über 200 Sprachmodelle unterstützt, Videoinhalte effektiv in verschiedene KI-Anwendungen integrieren kann. Benutzer können Modelle direkt trainieren, indem sie Video-URLs bereitstellen, ohne die Videos herunterladen zu müssen.Deeptrain bietet...

UltraRAG: Eine RAG-Systemlösung aus einer Hand zur Vereinfachung der Datenerstellung und Modellfeinabstimmung

UltraRAG ist eine RAG-Systemlösung (Retrieval Augmented Generation), die gemeinsam von der THUNLP-Gruppe an der Tsinghua University, der NEUIR-Gruppe an der Northeastern University, Modelbest.Inc und dem 9#AISoft-Team entwickelt wurde. Das Framework basiert auf agilem Einsatz und modularem Aufbau und bietet automatisierte Datenkonstruktion, Modellfeinabstimmung und Inferenzauswertungstechniken...