RAG
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。
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。
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。