retrieval-augmented-generation

FAISS + BM25 हाइब्रिड पुनर्प्राप्ति, रीरैंकिंग, Gradio UI और FastAPI के साथ पारदर्शी Python RAG संदर्भ।

यह रिपॉजिटरी विभिन्न Weaviate सुविधाओं और एकीकरण का उपयोग करने के तरीके पर एंड-टू-एंड नोटबुक साझा करती है!

नॉलेज-इंटेंसिव कार्यों के लिए नॉलेज ग्राफ आधारित रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (KG-RAG) का उपयोग करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLM) को सशक्त बनाना।

RAG Time: RAG में महारत हासिल करने के लिए 5-सप्ताह की सीखने की यात्रा।

LangChain.js, TypeScript और Azure का उपयोग करके Retrieval-Augmented-Generation के साथ अपना खुद का सर्वरलेस AI चैट बनाएं

शून्य से बनाया गया एक LLM-संचालित उन्नत RAG पाइपलाइन

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा जानकारी पुनर्प्राप्ति के लिए एक ग्राफ RAG सिस्टम [ACL 2025]

Rust में तेज़, स्ट्रीमिंग इंडेक्सिंग, क्वेरी और एजेंटिक LLM एप्लिकेशन

यह NVIDIA RAG ब्लूप्रिंट एक मूलभूत Retrieval Augmented Generation (RAG) पाइपलाइन के लिए संदर्भ समाधान के रूप में कार्य करता है।

ओपन-सोर्स Large Language Models (LLMs) के साथ Retrieval Augmented Generation (RAG) के लिए फाइलों को इनजेस्ट करें, बिना किसी थर्ड पार्टी या संवेदनशील डेटा के आपके नेटवर्क से बाहर जाए।

[NeurIPS 2024 स्पॉटलाइट] बफर ऑफ थॉट्स: लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ थॉट-ऑगमेंटेड रीजनिंग

RAGLight रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) के लिए एक मॉड्यूलर फ्रेमवर्क है। यह विभिन्न LLMs, एम्बेडिंग्स और वेक्टर स्टोर्स को प्लग इन करना आसान बनाता है, और अब इसमें बाहरी टूल्स और डेटा स्रोतों को जोड़ने के लिए सीमलेस MCP एकीकरण शामिल है।

LLM द्वारा संचालित स्थानीय दस्तावेज़ों की क्वेरी करना

उपयोग में आसान RAG फ्रेमवर्क; CCF AIOps इंटरनेशनल चैलेंज 2024 टॉप 3 समाधान

HTML से Markdown कनवर्टर और क्रॉलर।

आपके टर्मिनल में AI पेयर प्रोग्रामिंग — एक स्टेटिक बाइनरी, सब-ms स्टार्टअप, कोई भी मॉडल

Phi2-Chinese-0.2B शून्य से अपना खुद का Phi2 चीनी छोटा मॉडल प्रशिक्षित करें, स्थानीय ज्ञान आधार लोड करने और RAG (Retrieval-Augmented Generation) करने के लिए langchain तक पहुँचने का समर्थन करता है। खरोंच से अपना खुद का Phi2 छोटा चैट मॉडल प्रशिक्षित करना।

AI असिस्टेंट के साथ न्यूनतम वेब-सर्चिंग प्लेटफ़ॉर्म जो सीधे आपके ब्राउज़र से चलता है।

AnglE के साथ शक्तिशाली सेंटेंस एम्बेडिंग को ट्रेन और इन्फर करें | STS और MTEB लीडरबोर्ड पर SOTA

Azure AI Search और Azure OpenAI के gpt-4o-realtime-preview मॉडल के साथ RAG का उपयोग करके इंटरैक्टिव वॉयस जेनरेटिव AI अनुभव को पावर देने के लिए VoiceRAG पैटर्न का एक सरल उदाहरण

🤖 लिखने और सोचने के लिए एक प्रोटोटाइप असिस्टेंट।

रिसर्च पेपर के साथ बात करने के लिए ArXiv ChatGuru का उपयोग करें। यह ऐप LangChain, OpenAI, Streamlit और Redis का उपयोग वेक्टर डेटाबेस/सिमेंटिक कैश के रूप में करता है।

[EMNLP'25 findings] पदानुक्रमित ज्ञान का उपयोग करने वाला एक उपयोग में आसान Graph RAG सिस्टम।

AgentSearch सर्च एजेंटों को संचालित करने और कस्टमाइज़ेबल लोकल सर्च को सक्षम करने के लिए एक फ्रेमवर्क है।

कंपनी के आंतरिक दस्तावेजों पर RAG के लिए डेटासेट और बेंचमार्क।

मल्टीमॉडल रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन पर एक सर्वेक्षण

AWS जेनरेटिव AI CDK कंस्ट्रक्ट्स सामान्य जेनरेटिव AI पैटर्न के लिए AWS CDK के नमूना कार्यान्वयन हैं।

GraphRAG-rs, GraphRAG (Graph-based Retrieval Augmented Generation) का एक उच्च-प्रदर्शन वाला, अत्याधुनिक Rust कार्यान्वयन है जो दस्तावेज़ों से नॉलेज ग्राफ बनाता है और कॉन्फ़िगर करने योग्य एंटिटी एक्सट्रैक्शन और लोकल LLM एकीकरण के साथ नेचुरल लैंग्वेज क्वेरी को सक्षम बनाता है।

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.

LLM-पावर्ड एप्लिकेशन्स के लिए डेटा-संचालित मूल्यांकन।