Easy-RAG

Ein benutzerfreundliches RAG-System zum Lernen, Anwenden und eigenständigen Erweitern.

Normales ProduktProgrammierungRAGRetrieval-Augmented Generation

Easy-RAG ist ein Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System, das sowohl Lernenden das Verständnis und die Beherrschung der RAG-Technologie ermöglicht als auch Entwicklern die einfache Nutzung und eigenständige Erweiterung bietet. Durch die Integration von Tools zur Extraktion und Analyse von Wissensgraphen, eines Reranking-Mechanismus und einer FAISS-Vektor Datenbank wird die Retrieval-Effizienz und die Qualität der Generierung verbessert.

Integration von Tools zur Extraktion und Analyse von Wissensgraphen zur Verbesserung der Informationsbeschaffung.
Verwendung der Reranking-Technik zur Neusortierung der Suchergebnisse und zur Steigerung der Retrieval-Effizienz.
Integration einer FAISS-Vektor Datenbank zur Optimierung der Vektor-Retrieval-Leistung.
Bereitstellung einer Web-Oberfläche für eine benutzerfreundliche Interaktion.
Unterstützung der eigenständigen Erweiterung
um Entwicklern das Hinzufügen neuer Funktionen nach Bedarf zu ermöglichen.
Kontinuierliche Updates mit neuen Funktionen und Technologien.

Easy-RAG richtet sich hauptsächlich an Forscher und Entwickler
die RAG-Technologien vertiefend kennenlernen und anwenden möchten. Das System bietet sowohl in der akademischen Forschung als auch in der kommerziellen Entwicklung eine leistungsstarke Unterstützung und hilft Nutzern bei der schnellen Umsetzung komplexer Retrieval- und Generierungsaufgaben.

Forscher verwenden Easy-RAG zur Informationsbeschaffung und Inhaltsgenerierung in wissenschaftlichen Arbeiten.
Entwickler nutzen Easy-RAG zum Aufbau intelligenter Frage-Antwort-Systeme zur Verbesserung der Genauigkeit der Antworten.
Unternehmen setzen Easy-RAG für personalisierte Inhaltsempfehlungen ein
um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

1. Rufen Sie die GitHub-Seite von Easy-RAG auf
um grundlegende Informationen zum Projekt zu erhalten.
2. Lesen Sie die README.md-Datei
um Anleitungen zur Installation und Verwendung zu erhalten.
3. Klonen oder laden Sie den Projekt-Quellcode in Ihre lokale Umgebung herunter.

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Easy-RAG Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

474564576

Absprungrate

36.20%

Durchschnittliche Seiten pro Besuch

6.1

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:06:34

Easy-RAG Besuchstrend

Easy-RAG Geografische Verteilung der Besuche

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Easy-RAG Traffic-Quellen

Easy-RAG Alternativen

Easy-RAG — Ein benutzerfreundliches RAG-System zum Lernen, Anwenden und eigenständigen Erweitern.

LazyLLM — Low-Code-Entwicklungstool zum Erstellen von Multi-Agent-Large-Language-Model-Anwendungen

SkyPilot RAG — SkyPilot RAG ist ein auf SkyPilot basierendes Retrieval-Augmented Generation-System (RAG) zur Verarbeitung von groß angelegten juristischen Dokumenten zur Suche und Analyse.

M2RAG — Code-Repository für Benchmark-Tests zur retrieval-augmented generation in multimodalen Kontexten.

Factory — Factory ist eine Plattform für die selbstbestimmte Softwareentwicklung und unterstützt Teams bei der effizienten Zusammenarbeit und der Entwicklung zukünftiger Software.

SWE-RL — Verbesserung der Inferenzfähigkeit großer Sprachmodelle in der Entwicklung von Open-Source-Software durch verstärkendes Lernen

bRAG-langchain — Ein Open-Source-Projekt zum Erstellen von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen.

Graphiti — Graphiti ist ein Werkzeug zum Erstellen und Abfragen dynamischer zeitlicher Wissensgraphen, das verschiedene Datenquellen und die Entwicklung komplexer Beziehungen unterstützt.

kg-gen — Ein KI-Tool zur Extraktion von Wissensgraphen aus beliebigem Text.

SWE-Lancer — SWE-Lancer ist ein Benchmark mit über 1400 Freie-Software-Engineering-Aufgaben im Gesamtwert von 1 Million US-Dollar.

KET-RAG — KET-RAG ist ein wissensgraphbasiertes, retrieval-augmentiertes Generierungsframework für effizientes Dokumenten-Indexing und Antwortgenerierung.

wdoc — wdoc ist ein leistungsstarkes RAG-System (Retrieval Augmented Generation), das zur Verarbeitung und Abfrage von Dokumenten verschiedener Dateitypen dient.

VideoRAG — VideoRAG ist ein retrieval-augmented generation framework (RAG) zur Verarbeitung von Videos mit extrem langen Kontexten.

Site RAG — Eine Chrome-Erweiterung zum Stellen von Fragen auf Webseiten, mit Unterstützung für lokalen Betrieb und Vektorspeicher.

Data Commons — Data Commons ist eine von Google initiierte Plattform zur Integration und Analyse öffentlicher Daten, die darauf abzielt, die Exploration globaler öffentlicher Daten zu vereinfachen.

rag-chat-component — Eine React-Komponente für RAG (Retrieval Augmented Generation) AI-Assistenten, die schnell in Next.js-Anwendungen integriert werden kann.

MiniRAG — Ein einfaches, retrieval-augmented generation framework (RAG), das es kleinen Modellen ermöglicht, durch einen heterogenen Graph-Index und eine leichtgewichtige topologische Suchverbesserung eine gute RAG-Leistung zu erzielen.

Potpie — Ein KI-Agent, der für Code-Repositories maßgeschneidert ist und Entwickler bei Debugging, Tests und Systemdesign unterstützt.

GraphAgent — Agent-basierter Assistent für graphische Sprachen

StoryWeaver — Ein einheitliches Weltmodell zur Anpassung von wissensbasierten Story-Charakteren

RAG-Logger — Open-Source-Tool zur Protokollierung von RAG-Anwendungen

Websparks — KI-gestützter Softwareentwickler, der schnell produktionsreife Anwendungen erstellt

Depth AI — Ein KI-Assistent zum tiefen Verständnis von Code-Repositories

Command R7B — Schnell und effizient arbeitendes generatives KI-Modell

E2M — Eine Python-Bibliothek zur Konvertierung verschiedener Dateitypen in das Markdown-Format.

Vision-is-all-you-need — Dokumentenretrieval-System mit visuellem Sprachmodell

Agentless — Agentenlose Methode zur automatischen Lösung von Softwareentwicklungsproblemen

GraphRAG Visualisierer — Ein webbasiertes Tool zur Visualisierung und Erkundung des Microsoft GraphRAG-Tools.

WhyHow Knowledge Graph Studio — Open-Source Knowledge Graph Studio zur Erstellung dynamischer KI-Workflows für Wissensgraphen

Minima — Open-Source lokales RAG, integriert ChatGPT und MCP-Funktionalität