检索增强

SFR

先进的大型语言模型,它通过强化对上下文的理解,提高了机器在生成文本方面的准确性和可靠性。无论是在客户服务、知识问答、内容创作还是专业咨询领域,SFR-RAG都能提供高质量的文...

Phidias

Phidias是一款基于检索增强生成(RAG)技术的3D内容生成模型,通过元控制网络、动态参考路由和自参考增强等技术,实现高质量的3D模型生成。它可以从文本、图像或现有模型生成新内容,具备交互式生成、高保真补全等功能,广泛应用于3D艺术、游戏开发、建筑设计等领域。

LongRAG

LongRAG是一个专为长文本问答设计的双视角鲁棒检索增强生成框架,包含混合检索器、LLM增强信息提取器、CoT引导过滤器和LLM增强生成器。它通过整合全局上下文与细节信息,解决长文本中的复杂问答挑战,并在多个数据集上展现优异性能。此外,其自动化微调数据构建能力增强了模型的指令遵循能力和领域适用性。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

Granite 3.0

Granite 3.0是IBM推出的一套先进的AI模型,适用于多种应用场景,包括客户服务自动化、内容创作与审核、数据分析以及编程辅助。它通过检索增强生成技术和多语言支持提升任务效率,并具备出色的安全防护能力。该模型采用深度学习和混合专家架构,经过大规模数据训练,为企业提供高效、灵活且可靠的AI解决方案。