retrieval-augmented-generation

Transparente Python-RAG-Referenz mit FAISS + BM25 Hybrid-Retrieval, Reranking, Gradio-UI und FastAPI.

Dieses Repository enthält End-to-End-Notebooks zur Nutzung verschiedener Weaviate-Funktionen und -Integrationen!

Unterstützung von Large Language Models (LLM) durch Knowledge Graph-basierte Retrieval-Augmented Generation (KG-RAG) für wissensintensive Aufgaben

RAG Time: Eine 5-wöchige Lernreise zur Beherrschung von RAG

Erstellen Sie Ihren eigenen serverlosen KI-Chat mit Retrieval-Augmented Generation unter Verwendung von LangChain.js, TypeScript und Azure

Eine von Grund auf neu erstellte, LLM-gestützte, erweiterte RAG-Pipeline

Ein Graph-RAG-System für evidenzbasierte medizinische Informationssuche [ACL 2025]

Schnelle Streaming-Indizierung, Abfragen und agentenbasierte LLM-Anwendungen in Rust

Dateien für Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Open-Source Large Language Models (LLMs) erfassen, ohne dass Drittanbieter oder sensible Daten Ihr Netzwerk verlassen.

Diese NVIDIA RAG-Blueprint dient als Referenzlösung für eine grundlegende Retrieval-Augmented-Generation-Pipeline (RAG).

[NeurIPS 2024 Spotlight] Buffer of Thoughts: Thought-Augmented Reasoning mit Large Language Models

RAGLight ist ein modulares Framework für Retrieval-Augmented Generation (RAG). Es erleichtert die Einbindung verschiedener LLMs, Embeddings und Vektorspeichern und enthält nun eine nahtlose MCP-Integration zur Anbindung externer Tools und Datenquellen.

Abfrage lokaler Dokumente, unterstützt durch LLM

Benutzerfreundliches RAG-Framework; drittplatzierte Lösung der CCF AIOps International Challenge 2024

HTML-zu-Markdown-Konverter und Crawler.

KI-Pair-Programming im Terminal – eine statische Binärdatei, Startzeit unter einer Millisekunde, jedes Modell

Phi2-Chinese-0.2B: Trainieren Sie Ihr eigenes kleineres chinesisches Phi2-Chat-Modell von Grund auf, inklusive Unterstützung für LangChain zum Laden lokaler Wissensdatenbanken für RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Minimalistische Websuchplattform mit einem KI-Assistenten, der direkt im Browser läuft. Demo: https://felladrin-minisearch.hf.space

Training und Inferenz leistungsstarker Satz-Embeddings mit AnglE – SOTA auf den STS- und MTEB-Bestenlisten.

Eine einfache Beispielimplementierung des VoiceRAG-Musters zur Ermöglichung interaktiver sprachgenerativer KI-Erlebnisse unter Verwendung von RAG mit Azure AI Search und Azure OpenAI's gpt-4o-realtime-preview Modell.

Ein Prototyp-Assistent zum Schreiben und Denken.

Nutzen Sie ArXiv ChatGuru, um mit wissenschaftlichen Arbeiten zu chatten. Die App verwendet LangChain, OpenAI, Streamlit und Redis als Vektordatenbank bzw. semantischen Cache.

[EMNLP'25 findings] Ein benutzerfreundliches Graph RAG-System, das hierarchisches Wissen nutzt.

AgentSearch ist ein Framework zur Unterstützung von Such-Agenten und zur Ermöglichung anpassbarer lokaler Suchen.

Datensatz und Benchmark für RAG auf internen Unternehmensdokumenten.

Eine Übersicht zur multimodalen Retrieval-Augmented Generation

AWS Generative AI CDK Constructs sind Beispielimplementierungen des AWS CDK für gängige generative KI-Muster

GraphRAG-rs ist eine leistungsstarke, hochmoderne Rust-Implementierung von GraphRAG (Graph-basierte Retrieval Augmented Generation), die Wissensgraphen aus Dokumenten erstellt und Abfragen in natürlicher Sprache mit konfigurierbarer Entitätsextraktion und lokaler LLM-Integration ermöglicht.

Hybrid RAG system combining vector search, knowledge graph (LightRAG), and cross-encoder reranking — with Docling document parsing, visual intelligence (image/table captioning), agentic streaming chat, and inline citations. Powered by Gemini or local Ollama models.

Datengestützte Evaluierung für LLM-basierte Anwendungen