retrieval-augmented-generation

Referencia transparente de RAG en Python con recuperación híbrida FAISS + BM25, reranking, interfaz de Gradio y FastAPI.

Este repositorio comparte notebooks de extremo a extremo sobre cómo utilizar diversas funciones e integraciones de Weaviate.

Potencia modelos de lenguaje grandes (LLM) mediante generación aumentada por recuperación basada en grafos de conocimiento (KG-RAG) para tareas intensivas en conocimiento

RAG Time: Un viaje de aprendizaje de 5 semanas para dominar RAG

Crea tu propio chat de IA serverless con RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando LangChain.js, TypeScript y Azure.

Una canalización RAG avanzada impulsada por LLM construida desde cero.

Un sistema RAG basado en grafos para la recuperación de información médica basada en evidencia [ACL 2025].

Indexación, consultas y aplicaciones de agentes LLM rápidas y en streaming desarrolladas en Rust.

Ingesta de archivos para generación aumentada por recuperación (RAG) con modelos de lenguaje (LLM) de código abierto, sin depender de terceros y manteniendo los datos confidenciales dentro de su red.

Este blueprint de NVIDIA RAG sirve como solución de referencia para una canalización fundamental de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

[NeurIPS 2024 Spotlight] Buffer of Thoughts: razonamiento aumentado por pensamiento con modelos de lenguaje grandes.

RAGLight es un framework modular para Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Facilita la integración de diferentes LLM, embeddings y bases de datos vectoriales, e incluye integración con MCP para conectar herramientas y fuentes de datos externas.

Consulta de documentos locales, impulsada por LLM

Framework RAG fácil de usar; solución ganadora del tercer lugar en el CCF AIOps International Challenge 2024

Convertidor y crawler de HTML a Markdown.

Programación en pareja con IA en tu terminal: un binario estático, inicio en sub-ms, cualquier modelo

Phi2-Chinese-0.2B: entrena tu propio modelo pequeño Phi2 en chino desde cero, con soporte para integrar LangChain y cargar bases de conocimiento locales para RAG.

Plataforma de búsqueda web minimalista con un asistente de IA que se ejecuta directamente desde el navegador. Demo: https://felladrin-minisearch.hf.space

Entrena e infiere potentes incrustaciones de oraciones con AnglE | 🔥 SOTA en STS y en la tabla de clasificación MTEB

Una implementación de ejemplo sencilla del patrón VoiceRAG para potenciar experiencias de IA generativa de voz interactiva mediante RAG con Azure AI Search y el modelo gpt-4o-realtime-preview de Azure OpenAI.

Un prototipo de asistente para escribir y pensar

Usa ArXiv ChatGuru para interactuar con artículos de investigación. Esta aplicación utiliza LangChain, OpenAI, Streamlit y Redis como base de datos vectorial/caché semántica.

[Hallazgos de EMNLP'25] Un sistema Graph RAG fácil de usar que utiliza conocimiento jerárquico.

AgentSearch es un framework para potenciar agentes de búsqueda y permitir búsquedas locales personalizables.

Conjunto de datos y benchmark para RAG en documentos internos de empresas.

Un estudio sobre la generación aumentada por recuperación multimodal

Los AWS Generative AI CDK Constructs son implementaciones de muestra de AWS CDK para patrones comunes de IA generativa.

GraphRAG-rs es una implementación de alto rendimiento en Rust de GraphRAG (Generación Aumentada por Recuperación basada en grafos), que construye grafos de conocimiento a partir de documentos y permite consultas en lenguaje natural con extracción de entidades configurable e integración de LLM local.

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.

Evaluación basada en datos para aplicaciones impulsadas por LLM.