retrieval-augmented-generation

FAISS + BM25 ハイブリッド検索、再ランキング、Gradio UI、FastAPI を備えた透過的な Python RAG リファレンス

このリポジトリでは、様々な Weaviate の機能や統合の使い方に関するエンドツーエンドのノートブックを共有しています！

知識集約型タスクのために、知識グラフベースの検索拡張生成（KG-RAG）を使用して大規模言語モデル（LLM）を強化する

RAG Time: RAGをマスターするための5週間の学習の旅

LangChain.js、TypeScript、Azureを使用して、検索拡張生成（RAG）を組み込んだ独自のサーバーレスAIチャットを構築する

スクラッチから構築されたLLMベースの高機能RAGパイプライン

根拠に基づく医療情報検索のための Graph RAG システム [ACL 2025]

Rust による高速でストリーミング対応のインデックス作成、クエリ、およびエージェント型 LLM アプリケーション

サードパーティを使わず、また機密データをネットワーク外に出すことなく、オープンソースのLLMを使用してRAG（検索拡張生成）用のファイルを取り込むシステム

このNVIDIA RAGブループリントは、基礎的な検索拡張生成（RAG）パイプラインのリファレンスソリューションとして機能します

[NeurIPS 2024 Spotlight] Buffer of Thoughts: 大規模言語モデルを用いた思考拡張型推論

RAGLightは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）向けのモジュール式フレームワークです。さまざまなLLM、埋め込み、ベクトルストアを簡単に組み込むことができ、外部ツールやデータソースに接続するためのシームレスなMCP統合が追加されています。

LLM を活用したローカルドキュメントのクエリ

使いやすい RAG フレームワーク。CCF AIOps International Challenge 2024 トップ3ソリューション

HTML から Markdown へのコンバーターおよびクローラー。

ターミナルでの AI ペアプログラミング — 単一の静的バイナリ、1ms 未満の起動、任意のモデルに対応

Phi2-Chinese-0.2B: 独自の Phi2 中国語小規模モデルをゼロからトレーニングし、langchain を用いたローカルナレッジベースの読み込みによる RAG（検索拡張生成）をサポートします。独自の Phi2 チャットモデルをゼロからトレーニングしよう。

ブラウザから直接実行できる AI アシスタントを搭載した、ミニマリスト向けのウェブ検索プラットフォーム。デモ: https://felladrin-minisearch.hf.space

AnglE を使用した強力な文埋め込みの学習と推論 | 🔥 STS および MTEB リーダーボードで SOTA を達成

Azure AI Search と Azure OpenAI の gpt-4o-realtime-preview モデルを使用した RAG により、インタラクティブな音声生成 AI 体験を実現する VoiceRAG パターンのシンプルな実装例

🤖 執筆と思考のためのプロトタイプアシスタント

ArXiv ChatGuru を使用して研究論文と対話する。このアプリは、ベクトルデータベース／セマンティックキャッシュとして LangChain、OpenAI、Streamlit、Redis を使用しています。

[EMNLP'25 findings] 階層的知識を用いた使いやすい Graph RAG システム。

AgentSearch は、検索エージェントを駆動し、カスタマイズ可能なローカル検索を可能にするフレームワークです。

社内文書におけるRAGのためのデータセットとベンチマーク。

マルチモーダル検索拡張生成（RAG）に関するサーベイ

AWS Generative AI CDK Constructs は、一般的な生成AIパターン向けの AWS CDK サンプル実装です。

GraphRAG-rs は、ドキュメントからナレッジグラフを構築し、設定可能なエンティティ抽出とローカル LLM の統合による自然言語クエリを可能にする、最先端かつ高性能な Rust 版 GraphRAG（Graph-based Retrieval Augmented Generation）実装です。

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を活用したアプリケーション向けのデータ駆動型評価