P1uviophile / simple_RAG_with_LLMs_APILinks
基于大语言模型API(本地或商用API)的外挂知识库问答系统(附neo4j实现知识图谱)
☆39Updated 2 months ago
Alternatives and similar repositories for simple_RAG_with_LLMs_API
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- KGB-RAG是一个基于neo4j图数据库和其他图数据库的知识图谱检索系统,它可以根据用户的自然语句提问,从原数据库获取相关实体信息,并通过知识图谱检索技术以及结合大模型自身能力来增强回答用户的自然语言提问。☆51Updated 5 months ago
- 利用开源大模型,通过RAG(检索增强生成)技术,实现基于企业内部知识图谱的,可内网运行的大模型智能客服☆65Updated last year
- 本项目旨在构建一个基于电影知识图谱和大型语言模型(LLM)的KBQA问答系统,以实现对电影领域知识的查询和理解。该系统将电影知识图谱与自然语言处理技术相结合,为用户提供了一个便捷、智能的电影知识查询工具。☆32Updated 10 months ago
- 基于大模型+知识图谱的知识库问答☆347Updated last year
- 基于大语言模型的RAG项目,分别实现了基于文本和知识图谱的RAG☆17Updated 2 months ago
- 基于深度知识图谱和预训练大语言模型的医疗问答系统☆31Updated 10 months ago
- 本项目旨在结合知识图谱技术和先进的大语言模型,构建一个能够深入理解用户问题并提供准确、有逻辑性回答的智能问答系统。☆58Updated last year
- 基于知识图谱和大模型的对话系统☆9Updated 3 weeks ago
- 基于ChatGLM3-6b的智能对话系统,集成了RAG、知识图谱、Agent、多模态等技术来增强大模型的回复质量。☆43Updated 9 months ago
- 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。☆300Updated last year
- 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…☆134Updated 8 months ago
- 基于医疗领域知识图谱的问答系统,同时使用了chatGPT、chatGLM4等方式生成医学知识图谱。☆53Updated last year
- 基于 OneKE 的知识图谱构建与 RAG 问答系统搭建☆23Updated 11 months ago
- RAG+ChatGPT+LangChain搭建本地知识库文档问答系统☆60Updated 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。☆189Updated 5 months ago
- 赛博医生项目——”赛博华佗“,基于多模态大模型的多功能智能体,一键搭建本地多模态大模型。接入医疗健康相关的知识图谱和知识库后可以进行疾病初诊,病历分析,专业知识问答等功能,成为你的私人医生。赛博华佗项目能帮助实现医疗资源的跨地域传播,让更多人借助大模型改善健康水平。"Cyb…☆137Updated 3 months ago
- 本项目设计了一个基于 RAG 与大模型技术的医疗问答系统,利用 DiseaseKG 数据集与 Neo4j 构 建知识图谱,结合 BERT 的命名实体识别和 34b 大模型的意图识别,通过精确的知识检索和问答生成, 提升系统在医疗咨询中的性能,解决大模型在医疗领域应用的可…☆665Updated last year
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- 使用Pytorch框架对NLP方向上的文本分类、实体识别、三元组抽取做代码实战☆181Updated last year
- 简单实现了一下基于知识图谱和文本文档联合做检索增强(RAG)大模型的实现,这里采用的数据分别是管廊维护领域的文本文档和专家知识图谱☆21Updated 11 months ago
- Neo4j graph construction from unstructured data☆310Updated 10 months ago
- 基于langchain框架构建的rag小项目☆20Updated last year
- 医药知识图谱自动问答系统实现,包括构建知识图谱、基于知识图谱的流水线问答以及前端实现。实体识别(基于词典+BERT_CRF)、实体链接(Sentence-BERT做匹配)、意图识别(基于提问词+领域词词典)。☆308Updated 3 years ago
- 构建一个医疗知识图谱并基于此实现 RAG,并以此实现医学试题的生成☆27Updated last month
- A learning project for building local knowledge bases from PDFs using LangChain, supporting multiple LLMs (DeepSeek, OpenAI). Features in…☆132Updated 4 months ago
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- 拼好RAG:手搓并融合了GraphRAG、LightRAG、Neo4j-llm-graph-builder进行知识图谱构建以及搜索;整合DeepSearch技术实现私域RAG的推理;自制针对GraphRAG的评估框架| Integrate GraphRAG, LightRA…☆193Updated last week
- 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…☆317Updated 6 months ago
- 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。☆158Updated 7 months ago
- 基于深度学习与Neo4j的军事装备知识图谱网页应用构建。本项目是一个军事武器知识图谱网页应用软件原型系统。该系统由数据爬虫、数据管理、数据处理、知识问答、新闻热点、词条查询和图谱展示七个功能模块组成。系统从互联网上爬取数据,并基于百度文心ERNIE 3.0模型对数据进行实体…☆125Updated last year