RAG
MiniCPM 3.0
MiniCPM 3.0是一款由面壁智能开发的高性能端侧AI模型,具有40亿参数。它采用LLMxMapReduce技术,支持无限长文本处理,增强了上下文理解能力。MiniCPM 3.0在Function Calling方面表现出色,接近GPT-4o的水平。该模型还包括RAG三件套,提升了中文检索和内容生成的质量。模型已开源,量化后仅占用2GB内存,适合端侧设备部署,保障数据安全和隐私。
HippoRAG 2
HippoRAG 2是俄亥俄州立大学开发的检索增强生成框架,旨在提升RAG系统在模拟人类长期记忆方面的表现。它通过个性化PageRank算法、深度段落整合和知识图谱构建,实现高效的多跳推理与上下文感知检索。系统具备持续学习能力,可实时吸收新知识,适用于智能问答、知识管理、教育、医疗及法律金融等领域。
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。
Awesome LLM Apps
一个精选的LLM(大型语言模型)应用集合,汇集了使用OpenAI、Anthropic、Google、Gemini以及开源模型(如DeepSeek、Qwen或Llama)构建的LLM应用。