spRAG开源项目 – 高性能非结构化数据处理框架

LlamaParse是一款专门用于解析包含表格、图表和图像的复杂幻灯片的工具，能够生成视觉丰富的报告，支持文本和图像的混合输出。它支持多模态功能，能够处理多种数据源，并实现文本和图像块的向量索引。此外，LlamaParse还能生成结构化输出，便于创建复杂的报告，并与RAG（检索增强生成）技术集成，提升报告生成的质量和效率。

MongoDB开发的生成式AI用例项目库，包含RAG(检索增强生成)、AI代理、行业特定应用等多个实用示例。提供了与MongoDB集成的完整解决方案，包括向量数据库、操作数据库和记忆提供者等功能，支持LlamaIndex、Haystack和LangChain等主流框架的集成应用。

RAGFoundry是一个专注于增强大型语言模型在检索增强生成任务中表现的专业框架，通过微调技术实现快速原型设计与实验，旨在提高模型的生成质量和适应性。

Trieve 是一个集成了领先搜索语言模型和调优工具的全能解决方案，旨在帮助用户构建高质量的搜索和发现系统，支持 RAG（检索增强生成）功能。无论是企业搜索、内容发现，还是数据检索，Trieve 提供了一系列强大的工具来提升用户体验和信息获取效率。

一款专注于上下文理解和检索增强生成的6B大模型，旨在提升机器在理解和生成文本方面的应用能力。该模型通过先进的算法和丰富的训练数据，能够在各种自然语言处理任务中表现出色，尤其在对话系统和信息检索等领域，提供更为精准和相关的结果。

LLMClient是一个用于构建检索增强生成（RAG）、推理、函数调用代理、LLM智能体、追踪和日志记录的简单库，旨在帮助开发者更加高效地利用大型语言模型。

Galactic是一个用于处理大规模非结构化文本数据集的工具，提供清理和筛选功能，旨在筛选微调数据集、创建用于检索增强生成(RAG)的文档集合，甚至对LLM预训练Web规模数据集进行去重。

RAG-Survey是一个汇集了关于大型语言模型检索增强生成(RAG)的最新研究文献资源列表的平台，提供文献的分类和标签功能，方便用户查找和贡献相关文献，促进RAG领域的研究和交流。

localGPT-Vision是一个通过视觉语言模型与文档进行对话的项目，采用了端到端的检索增强生成（RAG）流程，支持本地和专有的视觉语言模型，旨在提高文档交互的效率和准确性。

LettuceDetect 是一款轻量且高效的工具，专门用于检测检索增强生成（RAG）系统中的幻觉问题。它支持处理长文本的4K上下文窗口，模型性能优异，其中lettucedetect-large-v1在RAGTruth数据集上达到了79.22%的F1分数，超越了GPT-4等模型。此外，它提供快速推理，模型紧凑且高效。

Embedefy简化了获取嵌入的过程，使得增强各种AI应用变得更加容易。它提供了一个简单的API来检索文本的嵌入，适用于检索增强生成（RAG）、语义搜索等多种AI应用。此外，Embedefy的PostgreSQL扩展允许用户从数据库中直接访问嵌入，无需构建和维护额外的应用程序。

SaltAI_Language_Toolkit是ComfyUI平台的增强型语言处理工具，集成了检索增强生成（RAG）工具Llama-Index、微软AutoGen和LlaVA-Next，旨在提升平台的功能和用户体验，提供更高效的语言处理能力。

chromem-go是一个专为Go语言设计的嵌入式向量数据库，无需依赖外部数据库即可实现检索增强生成（RAG）等功能。它轻量级、易于集成，支持多线程处理，查询效率极高，适用于多种应用场景。

高级检索增强生成(RAG)技术合集，包含10种先进RAG实现方案的详细教程。从基础的Naive RAG到高级的Adaptive RAG，提供完整的代码实现和评估方法。使用LangChain、Pinecone等主流工具，适合研究人员和开发者学习和实践RAG技术

Phi2-mini-Chinese 是一个从零开始训练自己的Phi2中文小模型的项目，支持加载本地知识库进行检索增强生成（RAG），旨在提供强大的中文对话能力和灵活的训练选项。