GraphRAG

R2R是一个基于检索增强生成（RAG）的先进AI检索系统，集成了生产就绪功能，并通过RESTful API提供服务。它支持多模态内容摄取、混合搜索、知识图谱和GraphRAG等功能，适用于知识管理、客户服务和搜索引擎优化等场景。R2R还提供了深度研究API，能够通过多步推理系统从知识库或互联网中获取相关数据，为复杂查询提供更丰富的上下文感知答案。

graphrag-practice-chinese是一个基于GraphRAG的应用实例，专注于提升中文内容的处理能力。通过提供替换OpenAI模型的方法，优化文档切分策略，以及使用中文提示词，该项目显著增强了中文文本的处理效果，避免了乱码问题，并生成更自然的输出。

这个开源项目将GraphRAG与Ollama本地LLM结合，并提供可视化的知识图谱UI和监控。

PandaGpt IO是一个利用OpenAI最先进模型的文件阅读解决方案，使得从文件中获取知识变得非常简单。用户可以上传文件并就其内容提出任何问题，PandaGpt将生成知识图谱并提供答案。

一个面向图数据检索增强生成(RAG)的开发工具包，提供自动化知识图谱构建和管理功能，支持OpenAI等LLM模型集成，具备本体管理、知识图谱构建、多智能体协作等特性，可用于高级数据查询和知识图谱应用开发。

SearchAnything是一个开源项目，它是一个本地语义搜索引擎，通过各种AI模型驱动。用户可以使用该引擎基于语义意义搜索句子和图像。该项目利用机器学习技术，帮助用户更准确地搜索和获取所需信息。

Jane是一个为macOS用户设计的个人AI助手，能够回答问题并帮助用户管理工作负载，支持免费OpenAI账户，操作简单便捷。

小型(7B 及以下)、面向产品化的微调LLM，适用于多种使用任务，包括释义、改变段落语气、从对话中生成摘要和主题、检索增强 QA等。

Shape 是一款连接您的数据库并准确回答数据相关问题的工具，它提供假设、警告、表格和 SQL 语句，降低了产品经理对数据的使用门槛。

SOMA是一个平台，通过开放获取期刊的数据库，利用最新的人工智能技术，快速揭示因素与医疗条件之间未记录的路径，并构建知识图谱以加速搜索。

Infranodus是一个用于文本挖掘、主题建模、数据分析和结构性差距检测的网络分析和可视化工具。它利用人工智能和网络思维，从文本中生成洞察，改善思维视角。用户可以通过实时编辑器添加任意文本或数据，或从各种来源导入文件。该工具将生成一个文本的网络图，展示单词之间的连接和共现关系。用户可以探索图形，发现主要主题、思想中的差距，并使用内置的AI模型生成洞察。

知识图谱检索增强生成框架，将知识图谱(KG)的显式知识与大型语言模型(LLM)的隐式知识结合起来。KG-RAG在生物医学数据集上显著提升了模型的性能，尤其是对Llama2和GPT模型的增强效果达71%。

SPath是一个半结构化数据查询工具，能够像JSONPath一样灵活地查询JSON、TOML等数据格式，帮助开发者高效处理复杂数据结构。

一个将GraphRAG技术与Dify平台结合使用的实践项目，通过HTTP服务方式将GraphRAG的知识图谱检索能力暴露给Dify使用。项目提供了完整的配置流程和DSL示例，特别针对游戏《王者荣耀》的知识库进行了实践演示，实现了基于知识图谱的智能问答系统。

META发布的综合性RAG基准测试工具，专门用于评估检索增强生成(RAG)系统的性能。

HelpBell是一个基于AI的知识库解决方案，旨在帮助企业减少支持时间。它提供可嵌入的小部件和两种类型的网站构建器（文档和帮助台），以便用户能够快速找到所需的答案。