标记为: RAG
Content related to RAG
RAG-Anything：一体化多模态RAG框架
探索 RAG-Anything，这是一个创新的开源框架，它通过全面支持多模态文档，彻底改变了检索增强生成（RAG）技术。这个尖端系统能够无缝处理文本、图像、表格和公式，从而克服了传统RAG的局限性。了解 RAG-Anything 如何在 LightRAG 的基础上，提供文档摄取、分析和智能查询的端到端管线，使其成为学术研究、技术文档和企业知识管理的不可或缺的工具。
掌握高级RAG技巧：GitHub代码库
深入了解检索增强生成（RAG）的世界，这个全面的GitHub代码库汇集了各种先进技术。这里提供了实用的实现方案和教程，内容涵盖了RAG的基础知识、查询优化、上下文丰富以及高级检索方法。无论你是开发者还是研究人员，希望提升自己的RAG系统，这个资源都非常适合。其中包含了可运行脚本、详细解释，以及与LangChain和LlamaIndex等主流框架的集成示例。探索图RAG、自RAG和纠正性RAG等前沿方法，还有助于你优化AI应用的评估策略。欢迎加入这个充满活力的社区，共同为RAG的创新知识中心添砖加瓦。
Langroid：Python 多智能体 LLM 框架
探索 Langroid，这是一个直观、可扩展的 Python 框架，专为构建基于大型语言模型（LLM）的应用而设计。Langroid 由卡内基梅隆大学（CMU）和威斯康星大学麦迪逊分校（UW-Madison）的研究人员开发，它极大地简化了多智能体编程，让开发者能够轻松创建复杂的 AI 解决方案。不同于 LangChain 等其他 LLM 框架，Langroid 采用独特方法，通过智能体、任务以及丰富的工具和集成，赋能用户构建健壮的应用。对于任何对先进 LLM 开发和多智能体系统感兴趣的人来说，Langroid 都是一个不容错过的选择。
RAGbits：加速GenAI应用开发
发现 RAGbits，一个开源框架，旨在加速可靠、可扩展的生成式 AI 应用的开发。这个创新工具包提供模块化组件，用于构建复杂的 RAG（检索增强生成）管道、管理大型语言模型（LLM）以及整合各种数据源。了解 RAGbits 如何简化数据摄取、向量存储管理和聊天机器人部署等复杂任务，使开发者能够高效地创建强大的 AI 解决方案。探索其功能，包括类型安全的 LLM 调用、广泛的格式支持和内置测试工具，从而让您的生成式 AI 项目事半功倍。