检索增强

ChatPDFLocal

一款专为Mac用户设计的本地PDF阅读和处理工具,它结合了原生 macOS 界面和强大的大型语言模型(LLM),能够快速、安全地处理 PDF 文件。

MaskSearch

MaskSearch是阿里巴巴通义实验室推出的新型通用预训练框架,通过检索增强掩码预测(RAMP)任务提升大型语言模型(LLM)的智能体搜索能力。该工具利用外部知识库和搜索工具预测被掩盖的关键信息,增强模型对复杂问题的理解和回答能力。结合SFT和强化学习(RL)训练方法,采用多智能体协同生成思维链数据,并引入课程学习策略优化模型性能。适用于智能客服、教育、企业搜索及机器学习模型调试等多个场景。

NodeRAG

NodeRAG 是一种基于异构图的检索增强生成系统,支持多跳信息检索和细粒度信息提取,提升检索准确性和效率。系统采用异构图结构整合文档与语言模型生成内容,具备增量更新、高性能检索及可视化界面。适用于学术研究、企业知识管理、专业问答、推荐系统及数据分析等领域,支持多语言和多场景应用。

FlexRAG

FlexRAG 是一个高效的检索增强生成(RAG)框架,通过压缩编码器和选择性压缩机制优化长上下文处理,提升计算效率与生成质量。支持多模态数据、多种检索器和多数据类型,适用于开放域问答、对话系统、文档摘要等知识密集型任务,具备灵活配置和可扩展性。

MMedAgent

MMedAgent是一款面向医疗领域的多模态AI平台,集成了指令优化的多模态大型语言模型(MLLM)及一系列定制化医疗工具,支持多种医学成像模式(如MRI、CT、X射线等),可高效处理视觉问答、分类、定位、分割、医学报告生成(MRG)及检索增强生成(RAG)等任务,显著提升了医疗数据处理效率与准确性。

RAG Logger

RAG Logger 是一款专为检索增强生成(RAG)应用设计的开源日志记录工具,支持查询跟踪、检索结果记录、LLM 交互记录及性能监控等功能。其核心特性包括结构化 JSON 日志存储、每日日志组织、事件驱动架构和灵活配置选项。RAG Logger 能够帮助开发者有效监控和优化 RAG 管道的运行效率,广泛适用于搜索引擎优化、智能问答系统、内容推荐系统、NLP 研究及教育辅助工具等领域。

VMB

VMB是一个由多机构合作研发的多模态音乐生成框架,可从文本、图像和视频等多样化输入生成音乐。它通过文本桥接和音乐桥接优化跨模态对齐与可控性,显著提高了音乐生成的质量和定制化程度。VMB具有增强模态对齐、提升可控性、显式条件生成等特点,适用于电影、游戏、虚拟现实等多个领域。

ColorFlow

ColorFlow是一款由清华大学与腾讯ARC实验室联合研发的图像序列着色模型,具备检索增强、上下文学习及超分辨率技术,能够精准保持个体身份并实现高质量着色。该工具在漫画、动画制作、老照片修复及艺术创作等领域具有广泛应用价值,同时支持学术研究和技术探索。

EXAONE 3.5

EXAONE 3.5是一款由LG AI研究院开发的开源AI模型,包含多种参数规模版本,专长于长文本处理和复杂场景下的推理任务。其核心技术包括检索增强生成与多步推理,可显著减少错误信息并提升准确性。此外,EXAONE 3.5还具备双语支持及强大的上下文理解能力,适用于聊天机器人、语言翻译、内容创作等多个领域。

Vanna

Vanna 是一款开源的 Python RAG 框架,能够基于大型语言模型生成精确的 SQL 查询。它支持多类型数据库与 LLMs,采用检索增强生成技术提高查询准确性,同时保障数据安全。Vanna 还具备自定义前端界面和用户反馈机制,广泛适用于数据分析师、BI 工具、客户支持系统及数据科学项目等领域。