SkyPilot RAG 是一个结合了向量搜索和大型语言模型的检索增强生成系统。它通过语义搜索和智能问答，为法律专业人士提供高效的信息检索和分析工具。该系统基于 SkyPilot 构建，能够管理基础设施并高效利用计算资源，支持在任何云环境或 Kubernetes 上部署。其主要优点包括高准确性、上下文感知能力和可追溯性，能够显著提高法律文档处理的效率和可靠性。
需求人群：
"该产品主要面向法律专业人士，包括律师、法务人员和法律研究者。它能够帮助他们快速查找相关法律先例，分析复杂法律场景，并从大量文档中提取有用信息，从而提高工作效率和决策质量。"
使用场景示例：
法律专业人士可以使用 SkyPilot RAG 快速查找相关法律案例。
用户可以通过语义搜索功能，从大量法律文档中提取关键信息。
该系统支持多云部署，满足不同用户的需求。
产品特色：
使用 SkyPilot 管理基础设施，简化大规模作业的运行。
通过向量嵌入实现法律文档的语义搜索。
结合 DeepSeek R1 模型生成智能问答答案。
支持多云环境和 Kubernetes 部署，提高灵活性。
自动处理作业状态管理和故障恢复，确保高效运行。
使用教程：
1. 安装 SkyPilot 并设置存储桶名称。
2. 使用 batch_compute_embeddings.py 脚本计算文档嵌入。
3. 使用 build_rag.yaml 构建向量数据库。
4. 使用 serve_rag.yaml 部署 RAG 服务。
5. 通过 Sky Serve 获取服务端点并开始查询。
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SkyPilot RAG 是一个基于 SkyPilot 的检索增强生成系统，用于处理大规模法律文档搜索和分析。
SkyPilot RAG 是一个结合了向量搜索和大型语言模型的检索增强生成系统。它通过语义搜索和智能问答，为法律专业人士提供高效的信息检索和分析工具。该系统基于 SkyPilot 构建，能够管理基础设施并高效利用计算资源，支持在任何云环境或 Kubernetes 上部署。其主要优点包括高准确性、上下文感知能力和可追溯性，能够显著提高法律文档处理的效率和可靠性。
Macro 是一款 AI PDF 编辑器，可将学术、法律和金融 PDF 转化为智能文档。
Macro 是一款基于人工智能技术的 PDF 编辑和阅读工具，旨在通过智能化功能提升用户处理 PDF 文档的效率。它利用 AI 技术为用户提供即时语言解释、智能定义链接、文档编辑等功能，帮助用户更好地理解和操作复杂的 PDF 文件。该产品主要面向专业人士，如学术研究人员、法律从业者和金融分析师，帮助他们快速提取关键信息、分析文档内容，并进行高效协作。其价格和具体定位尚未明确，但通过官网的注册页面可以推测可能采用订阅制或付费模式。
Graphiti 是一个用于构建和查询动态时序知识图谱的工具，支持多种数据源和复杂关系的演变。
Graphiti 是一个专注于构建动态时序知识图谱的技术模型，旨在处理不断变化的信息和复杂的关系演变。它通过结合语义搜索和图算法，支持从非结构化文本和结构化 JSON 数据中提取知识，并能够进行时间点查询。Graphiti 是 Zep 内存层的核心技术，支持长期记忆和基于状态的推理，适用于需要动态数据处理和复杂任务自动化的应用场景，如销售、客户服务、健康、金融等领域。
一款轻量级RAG + AI浏览器插件，可帮助用户管理和查询知识库。
馆长是一款基于轻量级RAG（Retrieval-Augmented Generation）和AI技术的浏览器插件。它能够帮助用户管理和查询个人知识库，通过语义搜索和关键词分析，快速从知识库中检索出最相关的信息。该产品的主要优点包括无需复杂设置、数据安全有保障、支持离线使用等。它适用于需要高效管理和查询大量文档的用户，无论是学生、研究人员还是职场人士，都能从中受益。目前该产品免费提供给用户使用，旨在帮助用户更好地整理和分析知识。
VideoRAG 是一个用于处理极长上下文视频的检索增强型生成框架。
VideoRAG 是一种创新的检索增强型生成框架，专门用于理解和处理极长上下文视频。它通过结合图驱动的文本知识锚定和层次化多模态上下文编码，实现了对无限制长度视频的理解。该框架能够动态构建知识图谱，保持多视频上下文的语义连贯性，并通过自适应多模态融合机制优化检索效率。VideoRAG 的主要优点包括高效的极长上下文视频处理能力、结构化的视频知识索引以及多模态检索能力，使其能够为复杂查询提供全面的回答。该框架在长视频理解领域具有重要的技术价值和应用前景。
AI法律团队，提供全面的法律文档分析和建议
AI Legal Agent Team是一个使用多个AI代理模拟全服务法律团队的Streamlit应用程序。每个代理代表不同的法律专家角色，从研究和合同分析到战略规划，共同提供全面的法律分析和建议。该产品使用GPT-4o进行分析，并使用text-embedding-3-small进行嵌入，需要稳定的互联网连接，并可能产生API使用成本。
图像序列着色模型，保留细粒度身份信息
ColorFlow是一个为图像序列着色而设计的模型，特别注重在着色过程中保留角色和对象的身份信息。该模型利用上下文信息，能够根据参考图像池为黑白图像序列中的不同元素（如角色的头发和服装）准确生成颜色，并确保与参考图像的颜色一致性。ColorFlow通过三个阶段的扩散模型框架，提出了一种新颖的检索增强着色流程，无需每个身份的微调或显式身份嵌入提取，即可实现具有相关颜色参考的图像着色。ColorFlow的主要优点包括其在保留身份信息的同时，还能提供高质量的着色效果，这对于卡通或漫画系列的着色具有重要的市场价值。
科学文献合成的检索增强型语言模型
OpenScholar是一个检索增强型语言模型（LM），旨在通过首先搜索文献中的相关论文，然后基于这些来源生成回答，来帮助科学家有效地导航和综合科学文献。该模型对于处理每年发表的数百万篇科学论文，以及帮助科学家找到他们需要的信息或跟上单一子领域最新发现具有重要意义。
科学文献综合检索增强型语言模型
Ai2 OpenScholar是由艾伦人工智能研究所与华盛顿大学合作开发的检索增强型语言模型，旨在帮助科学家通过检索相关文献并基于这些文献生成回答来有效导航和综合科学文献。该模型在多个科学领域中表现出色，特别是在引用准确性和事实性方面。它代表了人工智能在科学研究中应用的重要进步，能够加速科学发现并提高研究效率。
智能开放的法律搜索引擎
元典智库是一个专注于法律领域的智能搜索引擎，提供海量的法律文献、案例、法规等资源。它通过先进的数据分析技术，为用户提供精准的法律信息检索服务，帮助法律专业人士、学者和普通用户快速获取所需法律资料。产品背景信息显示，元典智库拥有庞大的数据量和用户基础，其重要性在于为法律领域提供高效、便捷的信息支持，同时，通过裁判数据分析等功能，增强了法律决策的科学性和准确性。产品定价方面，用户可以访问产品定价页面了解详细信息。
法律数据新一代智能引擎
得理法搜是一个基于法律大模型开发的智慧法律系统，提供'AI+律师'的解决方案，旨在通过智能化手段提升法律服务效率和质量。产品背景信息显示，得理法搜拥有5亿+法律数据，包括知识产权和地产工程两大专业数据库，具备数据实时更新和多重检索方式，能够结果多维呈现。产品定位于法律行业的智能化变革引领者，通过智能化技术为法律从业者提供全方位的支持。
AI驱动的免费法律合同平台
GitLaw是一个开放的法律文件库，用户可以在这里免费获取、定制和存储法律合同。该平台由AI和全球社区支持，旨在帮助用户快速达成协议。GitLaw提供了多种合同模板，包括市场标准的保密协议（NDA）、隐私政策、创业顾问协议等，这些模板由超过40名律师组成的委员会创建，确保模板符合行业标准并且法律上可靠。GitLaw的AI编辑器可以帮助用户快速定制合同，同时提供私有存储库以保护用户的合同安全。
多模态嵌入模型，实现文本、图像和截图的无缝检索。
Voyage AI推出的voyage-multimodal-3是一款多模态嵌入模型，它能够将文本和图像（包括PDF、幻灯片、表格等的截图）进行向量化处理，并捕捉关键视觉特征，从而提高文档检索的准确性。这一技术的进步，对于知识库中包含视觉和文本的丰富信息的RAG和语义搜索具有重要意义。voyage-multimodal-3在多模态检索任务中平均提高了19.63%的检索准确率，相较于其他模型表现出色。
Xcode的智能侧边栏助手
Alex Sidebar是一个为Xcode设计的智能侧边栏插件，它通过提供多种功能来增强开发者的编程效率。产品背景信息显示，Alex Sidebar由Combinator支持，是一款在Beta阶段免费提供给用户的插件。它通过语义搜索、代码生成、错误自动修复等功能，帮助开发者更快速、更智能地编写代码。
Go语言库，用于嵌入式向量搜索和语义嵌入
kelindar/search 是一个Go语言库，它提供了嵌入式向量搜索和语义嵌入的功能，基于llama.cpp构建。这个库特别适合于小到中型项目，需要强大的语义搜索能力，同时保持简单高效的实现。它支持GGUF BERT模型，允许用户利用复杂的嵌入技术，而不需要深陷传统搜索系统的复杂性。该库还提供了GPU加速功能，能够在支持的硬件上快速进行计算。如果你的数据集少于100,000条目，这个库可以轻松集成到你的Go应用中，实现语义搜索功能。
长文本问答增强型检索生成模型
LongRAG是一个基于大型语言模型（LLM）的双视角、鲁棒的检索增强型生成系统范式，旨在增强对复杂长文本知识的理解和检索能力。该模型特别适用于长文本问答（LCQA），能够处理全局信息和事实细节。产品背景信息显示，LongRAG通过结合检索和生成技术，提升了对长文本问答任务的性能，特别是在需要多跳推理的场景中。该模型是开源的，可以免费使用，主要面向研究者和开发者。
为复杂企业打造的AI工具
LLMWare.ai是一个为金融、法律、合规和监管密集型行业设计的AI工具，专注于私有云中的小型专业化语言模型和专为SLMs设计的AI框架。它提供了一个集成的、高质量的、组织良好的框架，用于开发AI代理工作流、检索增强生成（RAG）和其他用例的LLM应用程序，包括许多核心对象，以便开发者可以立即开始。
训练和部署嵌入式模型的AI平台
Marqo是一个专注于训练和部署嵌入式模型的平台，它提供了一个端到端的解决方案，从模型训练到推理，再到存储。Marqo支持150多种嵌入式模型，并且可以快速原型设计，加速迭代，并无缝部署。该平台支持多模态模型，如CLIP，可以从图像和其他数据类型中提取语义信息，实现文本和图像的无缝搜索，甚至可以将文本和图像组合成一个向量。Marqo还支持100多种语言的搜索，提供最先进的多语言模型，无需手动进行语言配置即可扩展到新的地区。此外，Marqo的可扩展性允许用户在笔记本电脑上的Docker镜像中运行，也可以扩展到云端数十个GPU推理节点，提供低延迟的搜索服务。
探索维基百科的语义搜索能力。
Wikipedia Semantic Search 是一个实验性项目，展示了 Upstash Vector 在处理大型数据集时的可扩展性。该项目将 2300 万篇维基百科文章在 11 种语言中进行了向量化处理，并在一个 Upstash Vector 索引中存储了 1440 万个向量。这使得用户能够通过语义搜索来探索维基百科的内容，而不仅仅是传统的关键词搜索。
为AI产品领域量身定制的前沿搜索引擎项目
AskAITools是一个为AI产品领域量身定制的前沿搜索引擎项目，旨在通过提供最准确、全面、快速和智能的搜索体验，彻底改变用户发现AI产品的方式。该项目包含商业版和社区版，社区版提供了基本的前端界面和搜索功能，并且代码完全开源。AskAITools采用混合搜索引擎架构，结合了关键词搜索和语义搜索能力，通过统计数据和加权融合技术，实现了相关性和流行度的平衡。
简化法律文件，提升理解效率
review.legal是一个AI法律助手，旨在简化和缩短复杂的法律文件，帮助用户更快地理解并审查合同。它通过缩短合同条款、简化语言、翻译成用户母语等功能，让用户能够更轻松地处理法律文件。
自动化法律流程的AI助手
Advomate是一个旨在帮助律师通过自动化法律流程，如研究、文件审查以及与法规和案例法的工作，来提高工作效率的AI平台。它通过人工智能技术快速生成搜索结果，提供法律文件的详细分析，并与相关法规和案例法链接。Advomate注重数据安全和保护，为用户提供了一个用户友好的界面来搜索法律和法院决定。
法律文件格式化和格式问题识别工具
LegalLint 是一款专为法律领域设计的文档准备工具，旨在提高文档准备的效率和准确性。它具备以下功能：自动替换引用、插入注释块、检测和突出显示文档中的各种格式问题，如多余的空格、错位的标点或未闭合的括号。这些功能帮助法律专业人士高效地创建无误的文档，节省宝贵的时间并确保文档格式的精确性。
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AI律师实验室是一个AI学习平台，旨在帮助法律人为法律行业的AI未来做好准备。
AI律师实验室是一个AI学习平台，由律师创立，旨在帮助法律人将专业知识转化为AI解决方案。通过工程化专业知识，律师可以使用AI技术来自动执行法律任务，提高效率并创造更多创新。该实验室提供丰富的工具和资源，帮助律师学习如何应用AI技术，并提升他们的专业知识工程能力。
一款私人且离线的AI个人知识管理桌面应用
Reor是一个AI驱动的桌面笔记应用，它通过自动链接相关笔记、回答笔记上的问题、提供语义搜索以及生成AI闪卡来增强个人的知识管理。所有数据本地存储，支持类似Obsidian的Markdown编辑器。Reor项目的核心假设是，思考工具的AI模型应默认在本地运行。它利用了Ollama、Transformers.js和LanceDB等技术，使得大型语言模型（LLM）和嵌入模型能够在本地运行。同时，也支持连接到OpenAI或兼容的API，如Oobabooga。
一款基于NVIDIA技术构建的高级对话问答和生成模型
Llama3-ChatQA-1.5-8B是一款由NVIDIA开发的高级对话问答和检索增强生成(RAG)模型。该模型在ChatQA (1.0)的基础上进行了改进，通过增加对话问答数据来增强其表格和算术计算能力。它有两个变体：Llama3-ChatQA-1.5-8B和Llama3-ChatQA-1.5-70B，都是使用Megatron-LM进行训练，然后转换为Hugging Face格式。该模型在ChatRAG Bench的基准测试中表现出色，适用于需要复杂对话理解和生成的场景。
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