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. Es bietet genauere und kontextuell relevante Informationen für Large Language Models (LLMs), indem es Wissensgraphen mit traditionellen Vektor-Retrieval-Techniken kombiniert, um die...
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 reinen Textinhalt 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 durch die Einbeziehung externer Wissensdatenbanken verbessert. Kernstück des Projekts ist die Verwendung von Milvus, einer leistungsstarken Vektordatenbank, zur Speicherung und Überprüfung von...
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. Herkömmliche RAG-Methoden stoßen oft auf Schwierigkeiten, wenn sie mit langen Geschichten oder Romanen zu tun haben, die komplexe Handlungen und sich entwickelnde Charakterbeziehungen aufweisen. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die meisten von ihnen einen zustandslosen, einmaligen Abrufansatz verwenden, der es schwierig macht, die langen Auf- und Abwärtsbewegungen zu erfassen...
DeepSieve: ein intelligentes RAG-Informations-Screening-Tool zur Verarbeitung komplexer Abfragequellen
DeepSieve ist ein Open-Source-Framework für Retrieval Augmented Generation (RAG), 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, Unterabfragen weiterleitet, fehlgeschlagene Abfragen reflektiert und Antworten zusammenführt.DeepSieve wird von MinghoKwok,...
RAGLight: Leichtgewichtige Python-Bibliothek zur Generierung von Abruferweiterungen
RAGLight ist eine leichtgewichtige, modulare Python-Bibliothek, die für die Implementierung von Retrieval Augmented Generation (RAG) entwickelt wurde. Sie 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, so dass es für Entwickler geeignet ist, schnell...
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, zweckmäßige Large Language Models (LLMs), die in lokalen oder privaten Cloud-Umgebungen ausgeführt werden können, und eignet sich besonders für datenschutzsensible Branchen wie Finanzen, Recht und Compliance. llmware integriert alles von...
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. Vespa.ai unterstützt Vektorsuche, Textsuche und strukturierte Datenverarbeitung, kombiniert mit maschinellen Lernmodellen, um Inferenzen in Echtzeit zu erreichen. Vespa kann Hunderte von Millionen von Daten verarbeiten, mit schnellen Reaktionszeiten und Latenzzeiten von unter 100 Millisekunden...
NodeRAG: Ein auf heterogenen Graphen basierendes Werkzeug für die genaue Informationsbeschaffung und -generierung
NodeRAG ist ein Open Source Retrieval Augmented Generation (RAG) System, das auf GitHub gehostet und von Terry-Xu-666 entwickelt wurde. Es optimiert die Informationsabfrage und -generierung durch heterogene Graphenstrukturen, wodurch die Abfragegenauigkeit und die kontextuelle Relevanz erheblich verbessert werden.NodeRAG unterstützt die lokale Bereitstellung und bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle und...
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 kommt mit 40 eingebauten, vorab abgerufenen Benchmark-Datensätzen, Unterstützung für 7 Retrieval-Techniken und 24 Umordnungsmodelle,...
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.HippoRA...
LettuceDetect: ein effizientes Werkzeug zur Erkennung von Halluzinationen im RAG-System
LettuceDetect ist ein leichtes Open-Source-Tool, das von KRLabsOrg entwickelt wurde, um halluzinatorische Inhalte zu erkennen, die in Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systemen generiert 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. Das Werkzeug ...
dsRAG: eine Abfragemaschine für unstrukturierte Daten und komplexe Abfragen
dsRAG ist eine hochleistungsfähige Suchmaschine, die für die Bearbeitung komplexer Anfragen zu unstrukturierten 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 Schlüsselansätze, um die Leistung zu verbessern: semantische Segmentierung, kontextbezogene automatische Generierung und Extraktion relevanter Segmente. Diese Ansätze machen ds...
VideoRAG: Ein RAG-Rahmenwerk für das Verstehen ultralanger Videos mit Unterstützung für multimodales Retrieval und Wissensgraphenkonstruktion
VideoRAG ist ein generatives Framework, 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 mehr als 100 Dateiformate, darunter PDF, DOCX, PPTX usw., und ist in der Lage, automatisch Screenshots von Webseiten abzufangen und zu erstellen...
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 eine Reihe von Videotranskriptions- und...
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...
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