chromem-go开源项目 – Go语言嵌入式向量数据库

chromem-go是一个专为Go语言设计的嵌入式向量数据库，无需依赖外部数据库即可实现检索增强生成（RAG）等功能。它轻量级、易于集成，支持多线程处理，查询效率极高，适用于多种应用场景。

chromem-go的特点:

1. 零第三方依赖，轻量级且易于集成
2. 支持多线程处理，查询1000个文档仅需0.3毫秒
3. 提供实验性WebAssembly绑定，拓展应用场景

chromem-go的功能:

1. 实现检索增强生成（RAG）
2. 在Go语言项目中嵌入向量数据库
3. 进行高效的文档查询

相关导航

GenAI Showcase开源项目 – 生成式AI用例项目库

MongoDB开发的生成式AI用例项目库，包含RAG(检索增强生成)、AI代理、行业特定应用等多个实用示例。提供了与MongoDB集成的完整解决方案，包括向量数据库、操作数据库和记忆提供者等功能，支持LlamaIndex、Haystack和LangChain等主流框架的集成应用。

krep开源项目 – 高性能字符串搜索工具

krep 是一个用 C 语言编写的高性能字符串搜索工具，专为快速搜索大文件中的字符串而设计。它通过内存映射 I/O 避免昂贵的 read() 系统调用，并默认使用 Boyer-Moore-Horspool 算法进行优化。此外，krep 在可用时利用 SSE4.2 或 AVX2 指令集进行 SIMD 加速，并通过多线程并行处理大文件的块，以最大化搜索效率。它还最小化内存分配，减少内存开销和碎片化，从而优化系统资源使用。

Foundations of LLMs开源项目 – 大语言模型系统教材

本书是由浙江大学开源的大语言模型教材，系统介绍大模型相关基础知识和前沿技术。涵盖传统语言模型、大语言模型架构演化、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等六大主题。每章配有相关论文列表，定期更新以跟踪最新技术进展。

Multimodal-RAG-Survey开源项目 – 多模态RAG领域资源汇总

Multimodal-RAG-Survey是一个全面梳理多模态检索增强生成（Multimodal RAG）领域的GitHub项目，旨在解决多模态数据融合与生成中的检索难题。该项目为研究人员提供了丰富的资源和前沿进展，涵盖62篇相关论文，并持续更新。通过提供多种模态（如图像、文本、视频等）的热门数据集，深入分析多模态RAG的最新进展和应用领域，帮助研究人员更好地理解和应用多模态RAG技术。

Azure OpenAI Service官网 – 微软提供的企业级AI服务平台

Azure OpenAI Service是由Microsoft提供的AI服务，整合了OpenAI的先进模型（如GPT-4、GPT-3.5-Turbo等），为企业提供安全、可扩展的定制化AI解决方案。该服务支持模型微调、代理创建和检索增强生成（RAG），具备企业级安全合规性（99.9% SLA保障），并广泛应用于医疗、金融等领域，例如Providence医疗集团通过该服务优化患者护理流程。

CoRAG论文 – 改进RAG模型的多跳问答性能

CoRAG（检索链增强生成模型）是一个创新性研究项目，通过迭代检索和动态查询重构提升RAG模型在复杂知识密集型任务中的表现。它模拟人类逐步推理的思维链过程，结合拒绝采样进行数据增强，在KILT基准测试中达到最先进水平。项目使用E5-large检索器和微调Llama-3.1-8B-Instruct模型，支持多跳问答等需要多步推理的场景。

spRAG开源项目 – 高性能非结构化数据处理框架

spRAG是一个专为非结构化数据设计的高性能检索增强生成（RAG）框架，特别擅长处理复杂查询，如财务报告和法律文件。它通过高效的检索和生成机制，帮助用户从大量非结构化数据中快速提取有用信息，提升数据分析和信息检索的效率。

SFR-RAG开源项目 – 提升文本理解与生成能力

一款专注于上下文理解和检索增强生成的6B大模型，旨在提升机器在理解和生成文本方面的应用能力。该模型通过先进的算法和丰富的训练数据，能够在各种自然语言处理任务中表现出色，尤其在对话系统和信息检索等领域，提供更为精准和相关的结果。

Galactic开源项目 – 处理大规模文本数据的强大工具

Galactic是一个用于处理大规模非结构化文本数据集的工具，提供清理和筛选功能，旨在筛选微调数据集、创建用于检索增强生成(RAG)的文档集合，甚至对LLM预训练Web规模数据集进行去重。

Phi2-mini-Chinese开源项目 – 从零开始训练中文小模型

Phi2-mini-Chinese 是一个从零开始训练自己的Phi2中文小模型的项目，支持加载本地知识库进行检索增强生成（RAG），旨在提供强大的中文对话能力和灵活的训练选项。

Trieve官网 – 构建搜索与发现的全能解决方案

Trieve 是一个集成了领先搜索语言模型和调优工具的全能解决方案，旨在帮助用户构建高质量的搜索和发现系统，支持 RAG（检索增强生成）功能。无论是企业搜索、内容发现，还是数据检索，Trieve 提供了一系列强大的工具来提升用户体验和信息获取效率。

SaltAI_Language_Toolkit开源项目 – 增强ComfyUI的语言处理工具

SaltAI_Language_Toolkit是ComfyUI平台的增强型语言处理工具，集成了检索增强生成（RAG）工具Llama-Index、微软AutoGen和LlaVA-Next，旨在提升平台的功能和用户体验，提供更高效的语言处理能力。

podlm-public开源项目 – 将URL转为播客并推送至小宇宙

podlm-public 是一个将任意网页 URL 转换为播客并自动推送至‘小宇宙’平台的工具。项目通过后端服务处理合成任务，支持多线程执行，并包含自动发布逻辑。项目提供多种服务文件和UI页面，支持大语言模型（LLM）和文本转语音（TTS）服务配置。用户可以根据需求自行替换API和TTS服务信息来运行项目。使用Python实现，支持本地运行并通过网页访问管理合成记录。

RAG-Survey开源项目 – 大型语言模型RAG相关文献资源

RAG-Survey是一个汇集了关于大型语言模型检索增强生成(RAG)的最新研究文献资源列表的平台，提供文献的分类和标签功能，方便用户查找和贡献相关文献，促进RAG领域的研究和交流。

KRAGEN开源项目 – 解决复杂问题的自然语言处理工具

KRAGEN结合知识图谱、检索增强生成（RAG）和高级提示技术，旨在通过将知识图谱转换为向量数据库，利用RAG技术检索相关事实，并辅以图思考（GoT）技术动态分解问题，最终提供高效的解决方案。