retrieval-augmented-generation

透明的 Python RAG 参考实现，采用 FAISS + BM25 混合检索、重新排序、Gradio UI 与 FastAPI。

这个仓库分享了关于如何使用各种 Weaviate 功能与集成的端到端笔记本！

利用基于知识图谱的检索增强生成（KG-RAG）赋能大型语言模型（LLM），以处理知识密集型任务

RAG Time：掌握 RAG 的 5 周学习之旅

使用 LangChain.js、TypeScript 与 Azure 结合检索增强生成（RAG）构建您自己的无服务器 AI 聊天

从头构建的 LLM 驱动高级 RAG 管道

基于证据的医疗信息检索 Graph RAG 系统 [ACL 2025]

使用 Rust 实现快速、流式的索引、查询与 Agentic LLM 应用程序

此 NVIDIA RAG 蓝图作为基础检索增强生成 (RAG) 管道的参考解决方案。

使用开源大型语言模型 (LLMs) 提取文件以进行检索增强生成 (RAG)，全程无需第三方参与，且敏感数据不会离开您的网络。

[NeurIPS 2024 Spotlight] Buffer of Thoughts：基于大型语言模型的思维增强推理

RAGLight 是一个用于检索增强生成（RAG）的模块化框架。它便于外接不同的 LLM、嵌入和向量数据库，现已包含无缝的 MCP 集成以连接外部工具和数据源。

查询本地文档，由 LLM 提供技术支持

易于使用的 RAG 框架；CCF AIOps 国际挑战赛 2024 前三名解决方案；CCF AIOps 国际挑战赛 2024 季军方案

HTML 转 Markdown 转换器与爬虫。

在终端机中进行 AI 结对编程 — 单一静态二进制档、毫秒级启动、支援任意模型

从零开始训练自己的 Phi2 中文小模型，支持接入 LangChain 并加载本地知识库以进行检索增强生成 (RAG)。

极简主义网页搜索平台，内置可直接在浏览器中执行的 AI 助理。演示：https://felladrin-minisearch.hf.space

使用 AnglE 训练与推论强大的句子嵌入 | 🔥 STS 与 MTEB 排行榜 SOTA

VoiceRAG 模式的简单示例实现，通过 Azure AI Search 与 Azure OpenAI 的 gpt-4o-realtime-preview 模型，为交互式语音生成式 AI 体验提供支持。

🤖 用于写作与思考的辅助原型工具

使用 ArXiv ChatGuru 与研究论文对话。此应用程序使用 LangChain、OpenAI、Streamlit 与 Redis 作为向量数据库/语义缓存。

[EMNLP'25 findings] 一个易于使用的阶层式知识 Graph RAG 系统。

AgentSearch 是一个用于驱动搜索代理并实现可自定义本地搜索的框架。

针对公司内部文档进行 RAG 的数据集与基准测试。

多模态检索增强生成（Multimodal RAG）综述。

AWS 生成式 AI CDK 构建模块，提供常见生成式 AI 模式的 AWS CDK 实现示例

GraphRAG-rs 是 GraphRAG（基于图的检索增强生成）的高性能、最先进 Rust 实现，可从文档中建立知识图谱，并支持通过可配置的实体提取与本地 LLM 集成进行自然语言查询

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.

基于 LLM 应用程序的数据驱动评估