需求人群:
"目标受众为数据科学家、研究人员和开发者,他们需要可视化和分析GraphRAG生成的复杂图结构数据。GraphRAG Visualizer提供了一个直观的用户界面,使得用户无需深入了解GraphRAG的内部机制,即可进行数据探索和分析。"
使用场景示例:
数据科学家使用GraphRAG Visualizer分析社交网络中的社区结构。
研究人员利用该工具探索医学文献中的实体关系。
开发者使用GraphRAG Visualizer在本地服务器上测试和调试GraphRAG的输出。
产品特色:
图形可视化:在'Graph Visualization'标签页中以2D或3D视图查看图形。
数据表格:在'Data Tables'标签页中展示parquet文件中的数据。
搜索功能:全面支持搜索,使用户能够专注于特定节点或关系。
本地处理:所有数据都在用户机器上本地处理,确保数据安全和隐私。
自动加载Parquet文件:将Parquet文件放置在public/artifacts目录下,应用启动时自动加载这些文件。
与GraphRAG API集成:通过graphrag-api服务器运行时,可以直接通过GraphRAG Visualizer的搜索界面查询API服务器。
基于Neo4j Cypher的逻辑:创建文本单元、文档、社区和协变量之间的关系逻辑来源于GraphRAG导入Neo4j Cypher笔记本。
使用教程:
1. 克隆仓库到本地机器:使用git clone命令克隆GraphRAG Visualizer仓库。
2. 安装必要的依赖:在仓库目录下运行npm install命令安装所有依赖。
3. 运行开发服务器:通过npm start命令启动开发服务器。
4. 在浏览器中打开应用:访问http://localhost:3000来查看应用。
5. 加载Parquet文件:将Parquet文件放置在public/artifacts目录下,应用会自动加载并展示这些文件。
6. 使用搜索功能:启动graphrag-api服务器后,通过GraphRAG Visualizer的搜索界面查询API服务器。
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一个用于可视化和探索微软GraphRAG工具的网络工具。
GraphRAG Visualizer是一个基于网络的工具,旨在可视化和探索微软GraphRAG工具产生的数据。GraphRAG是微软开发的一种用于生成图结构数据的技术,GraphRAG Visualizer通过让用户上传parquet文件,无需额外软件或脚本即可轻松查看和分析数据。该工具的主要优点包括图形可视化、数据表格展示、搜索功能以及本地处理数据,确保数据安全和隐私。
提供Open Graph社交卡片优化的建议、有用的内容和工具
Open Graph Examples提供有关Open Graph社交卡片的建议、有用的内容和工具。它可以帮助您优化您的网页在社交媒体平台上的展示效果。通过使用Open Graph协议和适当的元标签,您可以在分享您的网页时显示自定义的标题、图像、描述等信息。
开源的RAG应用日志工具
RAG-logger是一个为检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)应用设计的开源日志工具。它是一个轻量级的、针对RAG特定日志需求的开源替代方案,专注于为RAG应用提供全面的日志记录功能,包括查询跟踪、检索结果记录、LLM交互记录以及逐步性能监控。它采用基于JSON的日志格式,支持每日日志组织、自动文件管理和元数据丰富化。RAG-logger以其开源、轻量级和专注于RAG应用的特性,为开发者提供了一个有效的工具来监控和分析RAG应用的性能。
掌握RAG技术,提升AI生成内容的准确性和相关性。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种前沿技术,通过整合外部知识源来增强生成模型的能力,提高生成内容的质量和可靠性。LangChain是一个强大的框架,专为构建和部署稳健的语言模型应用而设计。本教程系列将提供全面的、分步骤的指南,帮助您使用LangChain实现RAG,从基础RAG流程的介绍开始,逐步深入到查询转换、文档嵌入、路由机制、查询构建、索引策略、检索技术以及生成阶段,最终将所有概念整合到一个实际场景中,展示RAG的强大和灵活性。
一个集成了Django、Llamaindex和Google Drive的RAG应用框架。
Omakase RAG Orchestrator是一个旨在解决构建RAG应用时遇到的挑战的项目,它通过提供一个综合的Web应用程序和API来封装大型语言模型(LLMs)及其包装器。该项目整合了Django、Llamaindex和Google Drive,以提高应用的可用性、可扩展性和数据及用户访问管理。
基于RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术的智能对话系统
RAG Web UI 是一个基于 RAG 技术的智能对话系统,它结合了文档检索和大型语言模型,能够为企业和个人提供基于知识库的智能问答服务。该系统采用前后端分离架构,支持多种文档格式(如 PDF、DOCX、Markdown、Text)的智能管理,包括自动分块和向量化处理。其对话引擎支持多轮对话和引用标注,能够提供精准的知识检索和生成服务。该系统还支持高性能向量数据库(如 ChromaDB、Qdrant)的灵活切换,具有良好的扩展性和性能优化。作为一种开源项目,它为开发者提供了丰富的技术实现和应用场景,适合用于构建企业级知识管理系统或智能客服平台。
一个适合学习、使用、自主扩展的RAG系统。
Easy-RAG是一个检索增强生成(RAG)系统,它不仅适合学习者了解和掌握RAG技术,同时也便于开发者使用和进行自主扩展。该系统通过集成知识图谱提取解析工具、rerank重新排序机制以及faiss向量数据库等技术,提高了检索效率和生成质量。
3D可视化的GPT-style LLM
LLM Visualization项目显示了一个GPT-style网络的3D模型。也就是OpenAI的GPT-2、GPT-3(可能还有GPT-4)中使用的网络拓扑。第一个显示工作权重的网络是一个小型网络,对由字母A、B和C组成的小列表进行排序。这是Andrej Karpathy的minGPT实现中的演示示例模型。渲染器还支持可视化任意大小的网络,并且与较小的gpt2大小一起工作,尽管权重没有被下载(它有数百MB)。CPU Simulation项目运行2D原理数字电路,具有完整的编辑器。意图是添加一些演练,展示诸如:如何构建一个简单的RISC-V CPU;构成部分下至门级:指令解码、ALU、加法等;更高级的CPU思想,如各种级别的流水线、缓存等。
一个为RAG(检索增强生成)AI助手设计的React组件,可快速集成到Next.js应用中。
该产品是一个React组件,专为RAG(检索增强生成)AI助手设计。它结合了Upstash Vector进行相似性搜索、Together AI作为LLM(大型语言模型)以及Vercel AI SDK用于流式响应。这种组件化设计使得开发者可以快速将RAG能力集成到Next.js应用中,极大地简化了开发流程,同时提供了高度的可定制性。其主要优点包括响应式设计、支持流式响应、持久化聊天历史以及支持暗黑/浅色模式等。该组件主要面向需要在Web应用中集成智能聊天功能的开发者,尤其是那些使用Next.js框架的团队。它通过简化集成过程,降低了开发成本,同时提供了强大的功能。
Graph AI是使用图机器学习来关注变量之间关系的科学,以获得更深入的洞察力
Graph AI专注于利用图结构的数据和特定算法(如聚类、划分、PageRank和最短路径)来解决某些问题,这些问题在分析中涉及中心性、连通性和路径分析等方面。
构建RAG驱动的内部工具
RagHost是一个提供简单API的服务,可以上传文档并进行查询。您可以在几分钟内构建一个内部工具,用于搜索文档或回答问题。RagHost使用检索增强生成技术,通过将上下文数据与问题一起提供给模型,从而为您的模型提供所需的上下文。您无需处理文档解析、分块和向量嵌入等复杂工作,我们为您完成。RagHost支持自定义的分块策略,并提供流式响应以确保用户获得及时的回答。我们正在开发公平定价策略,使您能够轻松使用RagHost而无需担心高额费用。
利用知识图谱和文档网络增强语言模型性能
Knowledge Graph RAG 是一个开源的Python库,它通过创建知识图谱和文档网络来增强大型语言模型(LLM)的性能。这个库允许用户通过图谱结构来搜索和关联信息,从而为语言模型提供更丰富的上下文。它主要应用于自然语言处理领域,尤其是在文档检索和信息抽取任务中。
一个用于在网站上提问的Chrome扩展程序,支持本地运行和向量存储。
Site RAG 是一款 Chrome 扩展程序,旨在通过自然语言处理技术帮助用户在浏览网页时快速获取问题答案。它支持将当前页面内容作为上下文进行查询,还能将整个网站内容索引到向量数据库中,以便后续进行检索增强生成(RAG)。该产品完全在本地浏览器运行,确保用户数据安全,同时支持连接本地运行的 Ollama 实例进行推理。它主要面向需要快速从网页内容中提取信息的用户,如开发者、研究人员和学生。目前该产品免费提供,适合希望在浏览网页时获得即时帮助的用户。
GPT Store - 为您挑选的最佳GPT
GPT Store是一个为用户提供手动挑选的最佳GPT(生成对抗网络)的在线商店。它为用户提供各种用途的GPT,包括写作、编程、数据分析、教育等领域。GPT Store的GPT经过精心挑选,确保质量和性能。用户可以浏览和购买适合自己需求的GPT。
智能搜索API,提供高效信息检索。
RAG Search API是一个由thinkany.ai开发的智能搜索API,它利用RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术,结合了检索和生成的特点,为用户提供高效、准确的信息检索服务。该API支持自定义配置,包括搜索数量、是否进行重排、过滤等,能够满足不同用户的需求。
全面管理的AI搜索基础设施,支持RAG。
Ducky是一种全面管理的AI检索服务,专为那些需要快速准确结果的开发人员而设计。它支持语义搜索,包括检索增强生成(RAG),并且提供了简单明了的Python SDK,可以快速构建出色的搜索功能。
开源本地RAG,集成ChatGPT和MCP能力
Minima是一个开源的、完全本地化的RAG(Retrieval-Augmented Generation)模型,具备与ChatGPT和MCP(Model Context Protocol)集成的能力。它支持三种模式:完全本地安装、通过ChatGPT查询本地文档以及使用Anthropic Claude查询本地文件。Minima的主要优点包括本地化处理数据,保护隐私,以及能够利用强大的语言模型来增强检索和生成任务。产品背景信息显示,Minima支持多种文件格式,并允许用户自定义配置以适应不同的使用场景。Minima是免费开源的,定位于需要本地化AI解决方案的开发者和企业。
自动生成数据可视化、生成信息图表格
GPT Spreadsheets Visualization是一个工具,使用大型语言模型(如ChatGPT)自动探索数据、生成可视化和信息图表格。它可以与任何编程语言和可视化库一起使用,例如matplotlib、seaborn、altair、d3等,并与多个大型语言模型提供商(ChatGPT、PaLM、Cohere、Huggingface等)一起使用。它包括四个模块:摘要生成器、目标探索器、可视化生成器和信息图表格生成器。GPT Spreadsheets Visualization利用最先进的大型语言模型的语言建模和代码编写能力,实现了数据摘要、目标生成、可视化生成、信息图表格生成以及对现有可视化的操作、可视化解释、自动修复、推荐等核心自动化可视化功能。
RAG-based LLM agents的Elo排名工具
RAGElo是一个工具集,使用Elo评分系统帮助选择最佳的基于检索增强生成(RAG)的大型语言模型(LLM)代理。随着生成性LLM在生产中的原型设计和整合变得更加容易,评估仍然是解决方案中最具有挑战性的部分。RAGElo通过比较不同RAG管道和提示对多个问题的答案,计算不同设置的排名,提供了一个良好的概览,了解哪些设置有效,哪些无效。
开发者友好的RAG即服务。
Ragie是一款面向开发者的RAG(Retrieval-Augmented Generation)即服务产品,它通过易于使用的API和SDK,帮助开发者快速启动并实现生成式AI应用。Ragie具备高级功能,如LLM重排、摘要索引、实体提取等,确保提供精确可靠的信息。它还支持与Google Drive、Notion等流行数据源的直接连接,并支持自动同步,保持数据最新。Ragie由Craft Ventures领导,提供简单明了的定价策略,无需设置费用或隐藏成本。
AI原生数据应用开发框架
DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架,利用AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和代理(agent)技术,简化了大型模型应用与数据的结合。它通过多模型管理、Text2SQL效果优化、RAG框架优化、多代理框架协作等技术能力,使企业和开发者能够以更少的代码构建定制化应用。DB-GPT在数据3.0时代,基于模型和数据库,为构建企业级报告分析和业务洞察提供了基础数据智能技术。
快速、准确的生产级RAG管道
Vectorize是一个专注于将非结构化数据转化为优化的向量搜索索引的平台,专为检索增强生成(RAG)而设计。它通过连接内容管理系统、文件系统、CRM、协作工具等多种数据源,帮助用户创建提高生产力的辅助系统和创新的客户体验。Vectorize的主要优点包括易于使用、快速部署和高精度的搜索结果,适合需要处理大量数据并希望快速实现AI应用的企业。
启用GPT搜索引擎
Search-GPT是一款革命性的Chrome插件,可以将GPT引擎直接应用于搜索结果中。通过Search-GPT,您可以轻松访问市场上最先进的语言处理技术,以获得准确且相关的搜索结果。使用自然语言理解功能,您可以用简单的英语提问或查询以快速找到所需信息。试试我们的Chrome插件,体验搜索的未来!
一键式无服务器RAG平台
SciPhi是一个开源的端到端RAG平台,使构建、部署和优化系统变得简单。它提供直观的框架和抽象,可与LangChain等解决方案相比较。通过SciPhi,您可以轻松启动和扩展最好的RAG系统,并选择各种托管和远程提供商以满足您的需求。无论是自托管还是云部署选项都可用。
统一高效的RAG检索微调和推理框架
RAG-Retrieval是一个全链路的RAG检索微调和推理框架,支持多种RAG Reranker模型的推理,包括向量模型、迟交互式模型和交互式模型。它提供了一个轻量级的Python库,使得用户能够以统一的方式调用不同的RAG排序模型,简化了排序模型的使用和部署。
一站式RAG搜索SDK
Korvus是一个基于Postgres构建的搜索SDK,它将整个RAG(检索增强生成)流程统一到单一的数据库查询中。它提供了高性能、可定制的搜索能力,同时最小化了基础设施的考虑。Korvus利用PostgresML的pgml扩展和pgvector扩展,将RAG流程压缩在Postgres内部。它支持多语言SDK,包括Python、JavaScript、Rust和C,允许开发者无缝集成到现有的技术栈中。
在任何网页上获取GPT完成
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