KET-RAG

KET-RAG 是一个结合知识图谱的检索增强型生成框架，用于高效文档索引和答案生成。

普通产品编程知识图谱检索增强型生成

KET-RAG（Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation）是一个强大的检索增强型生成框架，结合了知识图谱技术。它通过多粒度索引框架（如知识图谱骨架和文本-关键词二分图）实现高效的知识检索和生成。该框架在降低索引成本的同时，显著提升了检索和生成质量，适用于大规模 RAG 应用场景。KET-RAG 基于 Python 开发，支持灵活的配置和扩展，适用于需要高效知识检索和生成的开发人员和研究人员。

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KET-RAG

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KET-RAG 流量来源

KET-RAG 替代品

iText2KG — 利用大型语言模型增量构建知识图谱

StoryWeaver — 知识增强型故事角色定制的统一世界模型

Data Formulator — AI驱动的数据可视化工具

Knowledge Table — 开源工具，简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据。

LightRAG — 简单快速的检索增强型生成模型

Chat With Your Docs — 与文档进行自然语言对话的Python应用

fact-finder — 基于知识图谱的智能问答系统。

Datalore — AI驱动的数据分析工具

Knowledge Graph RAG — 利用知识图谱和文档网络增强语言模型性能

Prettygraph — 一个实验性的UI，用于将文本转换为知识图谱。

GraphRAG — 结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统

MindGraph — 基于人工智能生成及查询不断扩展的知识图谱的概念证明

KG_RAG — 基于知识图谱的检索增强生成框架,赋能大型语言模型处理知识密集型任务

NLTK — Python自然语言处理工具包

Docker GenAI Stack — Docker推出的人工智能应用开发解决方案

Kie.ai — 在Kie.ai上集成DeepSeek R1和V3 API，提供安全且可扩展的AI解决方案。

hallucination-leaderboard — 一个用于比较大型语言模型在总结短文档时产生幻觉的排行榜。

LangGraph Multi-Agent Supervisor — 一个用于创建基于LangGraph的分层多智能体系统的Python库。

Proxy — Proxy 是一个全自动化的 AI 助手，用于完成日常任务。

DeepSeek 模型兼容性检测 — 检测设备是否能运行不同规模的 DeepSeek 模型，提供兼容性预测。

recurrent-pretraining — 大规模深度循环语言模型的预训练代码，支持在4096个AMD GPU上运行。

Concierge AI — 与您的应用程序进行自然语言交互，提升工作效率和便捷性。

Zyphra — Zyphra是一家专注于人工智能技术的公司，提供聊天模型和相关服务。

VideoRAG — 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。

Basedash — AI原生的商业智能平台，通过自然语言生成数据可视化和仪表板

RAG-FiT — RAG-FiT是一个用于提升LLMs利用外部信息能力的库，通过特别创建的RAG增强数据集对模型进行微调。

s1-32B — s1是一个基于Qwen2.5-32B-Instruct微调的推理模型，仅用1000个样本进行训练。

Site RAG — 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。

Qwen2.5-1M — 支持100万Token上下文的开源Qwen模型，适用于长序列处理任务