Alternatives and similar repositories for RAG

Users that are interested in RAG are comparing it to the libraries listed below

• little51 / llm-dev
  《大模型项目实战：多领域智能应用开发》配套资源
  ☆210Updated last week
• li-xiu-qi / XiaokeAILabs
  筱可的工程实验仓库！
  ☆100Updated last month
• Steven-Luo / MasteringRAG
  企业级RAG系统从入门到精通
  ☆591Updated 5 months ago
• datawhalechina / wow-rag
  A simple and trans-platform rag framework and tutorial
  ☆225Updated 2 months ago
• Nipi64310 / RAG-Book
  本项目为书籍《大模型RAG实战》的代码以及资料汇总。
  ☆265Updated last year
• KMnO4-zx / TinyAgent
  基于ReAct手搓一个Agent Demo
  ☆159Updated 5 months ago
• NanGePlus / LightRAGTest
  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
  ☆139Updated last year
• Jenqyang / LLM-Powered-RAG-System
  A collection of RAG systems powered by LLM.
  ☆206Updated 8 months ago
• datawhalechina / unlock-hf
  解锁HuggingFace生态的百般用法
  ☆97Updated 11 months ago
• wangxb96 / RAG-QA-Generator
  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。
  ☆249Updated 11 months ago
• BUAADreamer / EasyRAG
  Easy-to-Use RAG Framework; CCF AIOps International Challenge 2024 Top3 Solution; CCF AIOps 国际挑战赛 2024 季军方案
  ☆604Updated last year
• huangjia2019 / ai-agents
  异步图书：《大模型应用开发 动手做AI Agent》 - 这是一些非常简单的入门示例，重在引导新手入门，目前LLM开发领域发展很快，本书只是一个提纲挈领。更多的示例和代码大家可以去OpenAI Cookbook, LangChain Example中去挖掘。
  ☆430Updated last month
• datawhalechina / self-dify
  本教程将全面指导你如何快速搭建自己的AI应用环境，从Docker桌面版的安装与配置开始，到本地部署Dify并自定义AI助手功能，让你轻松实现“猜病例”、“甜蜜哄人”、“新生入学指南”、“小红书读书卡片”与“面试宝典”等多种特色AI应用。并教会你从基础智能体到使用工作流，再到…
  ☆181Updated last month
• ArronAI007 / Awesome-AGI
  AGI资料汇总学习（主要包括LLM和AIGC），持续更新......
  ☆454Updated this week
• bbruceyuan / LLMs-101
  从零到一实现一个 miniLLM～（动手学习LLM）
  ☆75Updated last year
• qianniuspace / llm_notebooks
  AI 应用示例合集
  ☆109Updated last year
• OceanPresentChao / llm-ReAct
  从零搭建Agent框架(Build LLM ReAct Agent from scratch)
  ☆106Updated last year
• jurnea / LangGraph-Chinese
  LangGraph创建agent的中文文档
  ☆173Updated last year
• aihes / LangChain-Tutorials-and-Examples
  LangChain结合了大型语言模型、知识库和计算逻辑，可以用于快速开发强大的AI应用。这个仓库包含了我对LangChain的学习和实践经验，包括教程和代码案例。让我们一起探索LangChain的可能性，共同推动人工智能领域的进步！
  ☆191Updated last year
• datawhalechina / handy-multi-agent
  This is a multi agent tutorial based on the CAMEL framework, aimed at understanding how to build an Agent Society from the ground up!
  ☆641Updated last month
• shibing624 / agentica
  Agentica: Effortlessly Build Intelligent, Reflective, and Collaborative Multimodal AI Agents! 构建智能的多模态AI Agent。
  ☆219Updated last month
• awesome-rag / awesome-rag
  Awesome-RAG: Collect typical RAG papers and systems.
  ☆444Updated 4 months ago
• Logistic98 / rag-omni
  基于大语言模型的检索增强生成RAG示例
  ☆167Updated 7 months ago
• KMnO4-zx / TinyRAG
  TinyRAG
  ☆378Updated 5 months ago
• Sshuoshuo / easy-rag
  快速入门RAG与私有化部署
  ☆211Updated last year
• donote / llm-medical-data
  llm-medical-data:用于大模型微调训练的医疗数据集
  ☆133Updated 2 years ago
• 5zjk5 / prompt-engineering
  prompt 工程项目案例
  ☆106Updated last week
• phbst / tinyRAG
  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
• liuhuanyong / RAGOnMedicalKG
  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。
  ☆330Updated last year
• pydaxing / clip_blip_embedding_rag
  在RAG技术中，嵌入向量的生成和匹配是关键环节。本文介绍了一种基于CLIP/BLIP模型的嵌入服务，该服务支持文本和图像的嵌入生成与相似度计算，为多模态信息检索提供了基础能力。
  ☆39Updated 11 months ago