retrieval-augmented-generation

FAISS + BM25 하이브리드 검색, 재순위화, Gradio UI, FastAPI를 지원하는 투명한 Python RAG 레퍼런스.

다양한 Weaviate 기능 및 통합 사용법에 대한 엔드투엔드 노트북을 공유하는 저장소입니다!

지식 집약적 작업을 위해 지식 그래프 기반 검색 증강 생성(KG-RAG)을 사용하여 대형 언어 모델(LLM) 강화

RAG Time: RAG 마스터를 위한 5주 학습 여정

LangChain.js, TypeScript, Azure를 사용하여 검색 증강 생성(RAG) 기반의 서버리스 AI 챗봇을 직접 구축하세요.

처음부터 구축한 LLM 기반 고급 RAG 파이프라인

근거 기반 의료 정보 검색을 위한 Graph RAG 시스템 [ACL 2025]

Rust로 구현된 빠르고 스트리밍 가능한 인덱싱, 쿼리 및 에이전트형 LLM 애플리케이션입니다.

이 NVIDIA RAG 블루프린트는 기본 검색증강생성(RAG) 파이프라인을 위한 참조 솔루션을 제공합니다.

오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 RAG(검색 증강 생성)용 파일을 수집합니다. 제3자 서비스나 민감한 데이터가 네트워크 외부로 유출되지 않습니다.

[NeurIPS 2024 Spotlight] Buffer of Thoughts: 대규모 언어 모델을 활용한 사고 증강 추론

RAGLight는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 위한 모듈형 프레임워크입니다. 다양한 LLM, 임베딩, 벡터 저장소를 쉽게 연결할 수 있으며, 이제 MCP 통합을 통해 외부 도구 및 데이터 소스와 원활하게 연결할 수 있습니다.

LLM 기반의 로컬 문서 질의 도구.

사용하기 쉬운 RAG 프레임워크; CCF AIOps International Challenge 2024 3위 수상 솔루션

HTML을 Markdown으로 변환하는 변환기 및 크롤러

터미널 기반 AI 페어 프로그래밍 도구 — 단일 정적 바이너리, 서브 밀리초 단위 시작, 모든 모델 지원

Phi2-Chinese-0.2B: Phi2 중국어 소형 모델을 처음부터 학습하고, LangChain을 통해 로컬 지식 베이스를 연동하여 RAG를 구현

브라우저에서 직접 실행되는 AI 어시스턴트가 포함된 미니멀리즘 웹 검색 플랫폼.

AnglE을 사용하여 강력한 문장 임베딩 학습 및 추론 | STS 및 MTEB 리더보드 SOTA 달성

Azure AI Search와 Azure OpenAI의 gpt-4o-realtime-preview 모델을 활용한 RAG 기반의 대화형 음성 생성 AI 경험을 위한 VoiceRAG 패턴 예제 구현

🤖 글쓰기와 사고를 위한 프로토타입 어시스턴트

ArXiv ChatGuru를 사용하여 연구 논문과 대화. 이 앱은 LangChain, OpenAI, Streamlit 및 Redis를 벡터 데이터베이스/시맨틱 캐시로 사용

[EMNLP'25 findings] 계층적 지식을 사용하는 사용하기 쉬운 Graph RAG 시스템

AgentSearch는 검색 에이전트 구동 및 맞춤형 로컬 검색을 지원하는 프레임워크입니다.

기업 내부 문서를 활용한 RAG용 데이터셋 및 벤치마크입니다.

멀티모달 검색 증강 생성(Multimodal Retrieval-Augmented Generation)에 대한 서베이

AWS 생성형 AI CDK Construct: 일반적인 생성형 AI 패턴을 위한 AWS CDK 샘플 구현

GraphRAG-rs는 문서에서 지식 그래프를 구축하고 설정 가능한 엔티티 추출 및 로컬 LLM 통합을 통해 자연어 쿼리를 지원하는, 최첨단 고성능 Rust 구현 GraphRAG(그래프 기반 검색증강생성)입니다.

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 기반 애플리케이션을 위한 데이터 기반 평가