基于大模型和RAG技术实现的开源项目
基于大模型和RAG技术实现的开源项目
为解决大模型的不足,使用RAG技术增强大模型生成内容的针对性和可读性能力,有很多不错的开源项目。例如下面的项目。
1 ragflow
优点:可以对文档和知识库进行管理,构建不同的知识库,支持Ollama和API-key。
数据库使用的是ElasticSearch、MySQL和minio。
# 官网
https://ragflow.io/# Github
https://github.com/infiniflow/ragflow
2 AnythingLLM
优点:具有客户端便于本地管理数据,支持Ollama和API-key;缺点:对本地的电脑配置要求较高。
数据库默认使用的是lancedb。
# 官网
https://useanything.com/# Github
https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm
3 fastgpt
优点:定位知识库搜索和生成,可以快速构建平台,提供了一键部署。安装过程可能较为费劲。
数据库使用的是MongoDB。
# 官网
https://fastgpt.in/# Github
https://github.com/labring/FastGPT
4 QAnything
优点:使用BGE向量引擎完成文本向量化,提供可视化和API,中文支持较好。
数据库使用的是milvus、MySQL和minio。
# 官网
https://qanything.ai/# Github
https://github.com/netease-youdao/QAnything
5 MaxKB
优点:支持Ollama和API-key,支持用户管理等,使用浏览器完成项目;安装最简单的项目。
数据库使用的是PostgreSQL和PGVector(PGVector 是一个基于 PostgreSQL 的扩展插件,为用户提供了一套强大的向量存储和查询的功能)
# Github
https://github.com/1Panel-dev/MaxKB
6 Dify(国产)
优点:可以设置工作流和Agent,支持多种API方式和多种向量引擎
# 官网
https://dify.ai/# Github
https://github.com/langgenius/dify
7 Quivr
优点:支持多种文件的解析
# 官站
https://www.quivr.com/# Github
https://github.com/quivrhq/quivr
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