一个全面的企业级RAG系统教程项目，涵盖从入门到精通的完整知识体系。包括文档问答、检索优化、评估方法、Agent实现等多个模块，提供详细的实践示例和优化方案，帮助开发者构建高质量的RAG应用
RAG-Survey是关于人工智能生成内容的检索增强生成（RAG）调查，提供RAG在AIGC领域的应用与技术综述，汇总相关论文与研究成果。
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。
LamdAI Playground 是一个为您的文档服务设计的搜索引擎，使用自定义解析器，模拟 ChatGPT 的功能，但仅针对您的特定文档。您可以利用自己的文档创建一个量身定制的搜索引擎。
SvectorDB是一个无服务器向量数据库，用户只需几行代码即可在120秒内快速创建和管理数据库。它支持按请求计费，并提供CloudFormation支持，适用于聊天机器人、文档搜索和推荐系统等多种用例。
OCR Magic是一款支持几乎所有语言的高级文本识别应用，利用光学字符识别技术，能够将图像和文档中的文本扫描并转换为可编辑和可搜索的数字文本。
EmbedJs是一个基于Node.js的RAG框架，旨在简化与大型语言模型（LLM）和嵌入工作的流程，支持个性化的LLM响应，使得开发者能够更高效地构建智能应用。
SciPhi是一个云平台，旨在简化开发人员构建和部署无服务器检索增强生成（RAG）管道的过程。用户可以通过直观的框架构建RAG管道，并一键将解决方案部署到生产环境中，同时实时监控嵌入、RAG和评估结果，并利用自动扩展的无服务器技术进行扩展。
项目的目标是创造一个能自主学习和自我决策的人工智能系统，通过给AI提供合适的工具，让它能实时进化和学习新的能力，这样的AI系统有望成为通用人工智能。
