RAG-Retrieval是一个提供全链路RAG检索微调和推理的开源框架,支持多种检索模型的微调和统一推理接口,助力构建高效的检索增强生成系统。
search_with_ai是一个基于Node.js和Vue3开发的开源AI对话搜索引擎项目,支持多种LLM模型和搜索引擎,可自部署,本文汇总了该项目的主要功能特性和学习资源。
llm-search是一个基于大语言模型(LLM)的本地文档查询系统,支持多种文档格式、混合搜索、重排序等高级功能。本文汇总了该项目的学习资料,包括项目介绍、特性、文档、代码等,帮助读者快速了解和上手使用llm-search。
continuous-eval是一个开源的数据驱动评估工具,专为大语言模型(LLM)应用而设计。本文汇总了continuous-eval的学习资源,包括官方文档、示例代码、博客文章等,帮助开发者快速上手使用这个强大的评估框架。
AgentSearch是一个用于驱动搜索代理和实现自定义本地搜索的框架。本文汇总了AgentSearch的学习资料,包括项目介绍、主要特性、快速入门指南以及社区支持等信息,帮助开发者快速上手这个强大的搜索框架。
AnglE是一个用于训练和 推理强大句子嵌入的开源框架。本文汇总了AnglE的相关学习资料,包括官方文档、预训练模型、使用教程等,帮助读者快速上手这个强大的NLP工具。
obsidian-Smart2Brain是一款免费开源的Obsidian插件,通过利用大语言模型为你的笔记提供智能AI助手功能,让你的第二大脑更加智能高效。本文将为你详细介绍这款插件的特性、使用方法和相关资源。
ocular是一个开源的AI驱动企业级搜索和对话平台,集成了类似ChatGPT的对话能力和Google的搜索功能,可基于企业自有数据构建智能搜索系统。本文汇总了ocular的学习资源,帮助读者快速上手这个强大的工具。
本文介绍了 Local RAG 项目,这是一个使用开源大语言模型在本地进行检索增强生成的工具,无需第三方服务即可安全处理敏感数据。文章汇总了该项目的主要特性、安装使用方法以及相关学习资源,帮助读者快速上手这一强大的本地 RAG 解决方案。
本文汇总了大型语言模型(LLM)长文本建模相关的优质学习资源,包括论文、代码、博客等,帮助读者快速了解该领域的最新进展。
start-llms是一个帮助人们从零开始学习大语言模型(LLMs)的开源项目。本文汇总了该项目提供的各类学习资源,包括入门视频、在线课程、实践项目等,为想要掌握LLM技术的人提供了全面的学习路径。
Play-with-LLMs是一个开源项目,旨在分享如何训练、评估大型语言模型,以及基于RAG、Agent、Chain等技术构建有趣的LLMs应用。本文汇总了该项目的核心内容和学习资源,帮助读者快速入门LLMs的开发与应用。
Qmedia是一个开源的多模态AI内容搜索引擎,专为内容创作者设计。本文汇总了Qmedia项目的关键特性、安装方法和使用指南,帮助读者快速了解和上手这个强大的内容搜索与分析工具。
contrastors是一个用于高效训练和评估对比学习模型的开源工具包,本文汇总了该项目的相关学习资源,包括GitHub仓库、特性介绍、使用指南等,帮助读者快速上手这一强大的对比学习工具。
Talk2Arxiv是一个创新的开源项目,允许用户通过ChatGPT与ArXiv上的任何学术论文进行互动对话。本文介绍了项目的主要功能、使用方法和技术细节,帮助读者快速了解和使用这一强大的学术研究工具。
FlashRank是一个轻量级且超快速的Python库,用于为现有的搜索和检索管道添加重排序功能。本文汇总了FlashRank的主要特性、安装方法、使用教程等学习资源,帮助开发者快速上手这个强大的文档重排序工具。
KG_RAG是一个结合知识图谱和大语言模型的创新框架,用于增强模型的知识检索和生成能力。本文汇总了KG_RAG的学习资源,帮助读者快速了解和使用这一强大工具。
Nucleoid是一个创新的神经符号AI平台,结合了知识图谱和逻辑推理能力。本文汇总了Nucleoid的入门学习资料,包括官方文档、代码仓库、示例应用等,帮助读者快速了解和上手这个强大的AI开发工具。
本文汇总了vectordb-recipes项目的各种学习资源,包括代码示例、教程和应用,帮助开发者快速入门向量数据库和大语言模型应用开发。
ArXivChatGuru是一个基于LangChain和Redis的工具,旨在让ArXiv上的科研论文变得更具交互性。本文介绍了ArXivChatGuru的主要功能、工作原理和使用方法,帮助读者快速上手这个有趣的科研文献对话工具。