RAG

Chonkie

Chonkie是一款轻量级、高性能的RAG分块库,支持多种分块方法(基于Token、单词、句子和语义),适用于自然语言处理任务。它具备高效性能、广泛tokenizer支持及灵活的安装选项,适用于RAG应用、对话系统、文本摘要和机器翻译等场景。

LazyGraphRAG

LazyGraphRAG是微软研究院推出的一种图形增强生成增强检索框架,旨在降低数据索引成本并提升查询效率。相比GraphRAG,其索引成本仅为其0.1%,并通过混合搜索策略优化查询性能。该工具支持本地与全局查询,适用于多种应用场景,包括内容推荐、项目管理和客户服务等,且计划开源以促进技术普及。

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock是一款由AWS推出的完全托管型AI服务平台,集成了多家顶级AI公司的基础模型,支持企业通过单一API访问高性能模型。它提供了从基础模型接入、微调到代理构建的一系列功能,包括检索增强生成(RAG)、自动推理检查及多Agent协作等特性。此外,其模型蒸馏技术能够有效提升效率并降低运行成本,广泛适用于文本生成、虚拟助手、图像生成等多种应用场景。

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。

Bocha Semantic Reranker

Bocha Semantic Reranker是一款基于语义的排序模型,用于提升搜索和问答系统的准确性。它通过二次优化初步排序结果,评估查询与文档的语义相关性,并为文档分配语义得分。该工具支持多种语言模型,适用于搜索引擎优化、问答系统、推荐系统和智能客服等领域,旨在改善用户体验并提高系统效率。

AgentScope

AgentScope是一个由阿里巴巴集团开源的多智能体开发平台,支持构建和部署复杂的多智能体应用。它提供易用的拖拽式界面、实时监控和丰富的开发资源,涵盖聊天、图像生成、文本嵌入等任务。AgentScope具备高鲁棒性、分布式支持及容错机制,同时支持多模态数据处理和外部知识库的整合,适用于智能助手、客户服务、软件工程、社会模拟和教育培训等多个应用场景。

Kheish

Kheish 是一款基于大型语言模型的开源多智能体协作平台,支持复杂任务的分解与处理。它通过多智能体工作流、模块化集成和反馈循环机制,实现任务的高效执行与优化。Kheish 可无缝接入外部模块,如文件系统、Shell 和向量存储,广泛应用于代码审计、法律文件分析、客户服务自动化、内容创作等领域。

Qwen

Qwen-Agent 是基于通义千问模型的开源 Agent 开发框架,支持指令遵循、工具使用、记忆能力、函数调用、代码解释器和 RAG 等功能,能够处理大规模上下文并快速开发复杂 AI 应用。其技术优势包括大语言模型、工具集成、智能代理架构和 RAG 算法,适用于客户服务、个人助理、教育学习、内容创作和技术支持等多个场景。

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。

Eliza

Eliza是一个基于TypeScript的开源多代理模拟框架,专为创建、部署和管理自主AI代理而设计。其主要功能涵盖多代理架构支持、角色文件框架、检索增强生成系统(RAG)、跨平台集成以及高度可扩展性。Eliza适用于聊天机器人、业务流程自动化、自主代理及游戏NPC等多种应用场景。