ARAGOG旨在探索和比较各种基于检索增强生成(RAG)技术，用于评估人工智能研究论文数据集的输出，包括模块化代码，以便于实验和重用。
该项目通过使用GPT-3将数据库中的语句转换为描述性语句，以提升语义搜索的效果。它增强了查询与结果之间的语义关联，并支持描述性搜索，能够与向量数据库集成，帮助用户更高效地获取所需信息。
Qdrant是一个高性能的向量数据库，专为支持下一代AI应用而设计，能够高效处理高维向量，适用于推荐系统、先进搜索和异常检测等场景。其云原生架构和基于Rust的性能确保了可靠性和可扩展性。
课程资料由Brigham Frandsen教授的机器学习与因果推断课程提供，涵盖了基本概念、实践示例和代码实现，适合初学者和有经验的研究人员，包含丰富的学习资源和参考文献。
一个小巧的Jupyter笔记本启动器，帮你轻松创建和管理临时的Jupyter笔记本，支持Python脚本和PEP 723标准，让数据科学分析更便捷
SuperCLUE是一个针对中文大模型的综合性基准测试平台，提供标准化的评估指标和多任务测试能力，旨在帮助研究者评估和比较中文大模型的性能。
MyScale是一款将向量搜索与SQL分析相结合的下一代AI数据库，提供流畅、完全托管且高性能的体验。它使用户能够以无与伦比的速度和效率从大规模多模态向量数据集中解锁洞察。
Superagent 是一个功能强大的工具，可以简化 LLM（大型语言模型）代理到生产的配置和部署。它提供了多种功能，使得构建和管理 LLM 代理变得更加高效和便捷。
一个基于Llama-70B的创新文本分块策略，针对RAG应用优化，使用中文字符'段'作为特殊标记，实现自动语义分块。
