RAG_Techniques
✨一个涵盖30+种高级检索增强生成(RAG)技术的开源教程与代码库,包含Graph RAG、Agentic RAG及各类检索优化策略,提供基于LangChain的可运行脚本和Jupyter Notebook实现。
一个涵盖30+种高级检索增强生成(RAG)技术的开源教程与代码库,包含Graph RAG、Agentic RAG及各类检索优化策略,提供基于LangChain的可运行脚本和Jupyter Notebook实现。
O'Reilly《Hands-On Large Language Models》官方代码库,包含12章核心内容与Bonus章节,涵盖Tokens、Transformer、RAG、微调等主题。提供300+插图与可运行的Jupyter Notebook,支持Colab与本地环境。
包含93+个生产级示例的综合AI工程资源库,提供LLM应用、RAG系统、AI Agent开发及MCP协议的深度教程与可运行代码实现,覆盖从初级到高级的完整学习路径。
AI-Compass是为社区提供AI技术学习路径与实践指南的综合性开源项目,从基础理论到前沿应用,帮助初学者到专业开发者构建完整的AI知识体系。
一个每日更新的自主智能体(大语言模型)研究论文集合,为研究人员和开发者提供最新的AI领域研究成果。
一个使用SpringAI框架的综合教学项目,包含SSE流、Agent智能体、知识图谱RAG、FunctionCall、历史消息处理、图片生成与理解、Embedding等技术演示与实践。
一套基于Python的实用笔记本教程,通过Langchain框架教授检索增强生成(RAG)技术,结合OpenAI GPT和META LLAMA3等大语言模型,实现智能知识增强的对话系统。
全面的提示工程指南,包含论文、教程、笔记本和资源,涵盖提示工程、上下文工程、RAG和AI代理技术。
一个精选的资源集合,专注于检索增强生成(RAG)与推理在大型语言模型和智能体中的融合研究,包含学术论文、工具和实现方案。
ARGO是一款开源AI助手平台,支持本地模型部署、离线RAG知识库和多智能体协作,让您的数据100%本地存储,打造隐私安全的研究助手。
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