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prompt 工程项目案例
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- 在本项目中模拟健康档案私有知识库构建和检索全流程，通过一份代码实现了同时支持多种大模型（如OpenAI、阿里通义千问等）的RAG（检索增强生成）功能:(1)离线步骤:文档加载->文档切分->向量化->灌入向量数据库；在线步骤:获取用户问题->用户问题向量化->检索向量数据库…☆216Updated last year
- RAG-QA-Generator 是一个用于检索增强生成（RAG）系统的自动化知识库构建与管理工具。该工具通过读取文档数据，利用大规模语言模型生成高质量的问答对（QA对），并将这些数据插入数据库中，实现RAG系统知识库的自动化构建和管理。☆255Updated last year
- 快速入门RAG与私有化部署☆211Updated last year
- qwen ai agent☆144Updated last year
- RAG向量召回示例☆147Updated last year
- 基于大语言模型的检索增强生成RAG示例☆167Updated 7 months ago
- 本项目是针对RAG中的Retrieve阶段的召回技术及算法效果所做评估实验。使用主体框架为LlamaIndex.☆292Updated 5 months ago
- Easy-to-Use RAG Framework; CCF AIOps International Challenge 2024 Top3 Solution; CCF AIOps 国际挑战赛 2024 季军方案☆605Updated last year
- 本项目为书籍《大模型RAG实战》的代码以及资料汇总。☆265Updated last year
- FinQwen: 致力于构建一个开放、稳定、高质量的金融大模型项目，基于大模型搭建金融场景智能问答系统，利用开源开放来促进「AI+金融」。☆427Updated last year
- RAG 论文学习☆183Updated 9 months ago
- 使用LangGraph+DeepSeek-R1+FastAPI+Gradio实现一个带有记忆功能的流量包推荐智能客服web端用例,同时也支持gpt大模型、国产大模型(OneApi方式)、Ollama本地开源大模型、阿里通义千问大模型☆381Updated 8 months ago
- RAG兴趣小组，全手写的一个RAG应用。Langchain的大部分库会很方便，但是你不一定理解其中原理，所以代码尽可能展现基本算法，主打理解RAG的原理☆241Updated last year
- GraphRAG的应用实例，项目特点在于提供了替换OpenAI模型的方法，并通过修改原有提示和切分文档的方法，提高了GraphRAG处理中文内容的能力。☆182Updated last year
- 基于RAG的私有知识库问答系统☆399Updated last year
- TinyRAG☆387Updated 6 months ago
- 手把手带你从0到1实现大模型agent☆121Updated last year
- 本项目旨在分享人工智能相关应用技术以及实战经验，包括大模型、语音合成、数字人、图像生成等。☆273Updated last year
- RAGOnMedicalKG，将大模型RAG与KG结合，完成demo级问答，旨在给出基础的思路。☆338Updated last year
- 一个基于langchain实现RAG的简单示例☆595Updated 6 months ago
- 企业级RAG系统从入门到精通☆605Updated 6 months ago
- 通义千问VLLM推理部署DEMO☆635Updated last year
- Qwen3 Fine-tuning: Medical R1 Style Chat☆254Updated 6 months ago
- 提供了一种gpt大 模型平替解决方案实现利用非gpt大模型去使用Graphrag，支持多类型大模型如本地大模型(Ollama)、阿里云通义千问、百度文心千帆、智谱ChatGML、讯飞星火认知、Ollama、Moonshot AI、Google Gemini等。示例代码使用阿里…☆411Updated last year
- 数据科学教程、大模型实践案例☆147Updated 6 months ago
- AGI资料汇总学习（主要包括LLM和AIGC），持续更新......☆462Updated 3 weeks ago
- 大语言模型微调，Qwen2VL、Qwen2、GLM4指令微调☆584Updated 7 months ago
- 通义千问 SFT试验☆77Updated last year
- graphrag的基础架构☆46Updated last year
- LightRAG与GraphRAG在索引构建、检索测试中的耗时、模型请求次数、Token消耗金额、检索质量等方面进行对比☆149Updated last year