一个开源的本地RAG系统，支持多种大模型集成方案。可通过本地Ollama部署、ChatGPT自定义GPT或Anthropic Claude进行本地文件查询。

构建企业级 RAG 系统指南，通过 5 个循序渐进的 Jupyter notebooks，指导开发者从零开始构建、优化和部署企业级 RAG 系统，涵盖从基础配置到高级技术的全过程实践。

Claude 2是由Anthropic AI开发的高级语言模型，能够处理多种文本文件，如PDF和Word文档，并根据内容提供洞见。

MindSearch 是一个基于人工智能的搜索引擎，能够快速为您的文档提供即时答案，让文档搜索像与朋友聊天一样简单。只需上传PDF、TXT或Doc文件，AI将分析文档并快速响应您的查询。

File ChatAI是一个先进的AI平台，能够理解、分析和总结各种类型的文件，包括音频、视频、文档和PDF，支持多种语言，利用自然语言处理技术提取有意义的信息并生成内容摘要。

模块化 RAG 是一个旨在将复杂的 RAG 系统分解为独立模块的项目，采用先进的集成路由、调度和融合机制，支持高度可重构的框架，并分析流行的 RAG 模式，如线性、条件、分支和循环。

ChatFiles是一款支持用户上传多个文件并同时与之进行交互的工具，基于LlamaIndex后端，用户可以方便地对上传的文件提问，从而获取所需的信息。

RAGchain是一个用于开发支持大型语言模型(LLM)的高级检索增强生成(RAG)工作流的框架，提供了灵活的开发选项和易于集成的特点，帮助开发者构建高效的智能应用。

Open-R1是一个开源项目，旨在完整复现DeepSeek-R1的技术框架，并推动社区协作进一步完善。该项目提供了全面的模型训练、评估和数据生成工具，支持多种硬件加速，旨在帮助研究人员和开发者轻松复现和扩展R1模型。