- https://github.com/infiniflow/ragflow
- https://github.com/neuml/txtai
- https://github.com/stanford-oval/storm
- https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG
## RAGFlow 是 RAG 框架领域中一个相对较新的加入者,但由于其注重简洁性和效率,很快就获得了人们的青睐。
该框架旨在通过提供一套预建组件和工作流来简化基于 RAG 的应用程序的构建过程:
直观的工作流设计界面 针对常见用例的预配置 RAG 管道 与流行的矢量数据库集成 支持自定义嵌入模型 RAGFlow 的用户友好型方法使其成为开发人员的一个极具吸引力的选择,这些开发人员希望快速创建和部署 RAG 应用程序原型,而无需深入研究底层的复杂性。
上篇:
Ollama - 在本地启动并运行大语言模型
下篇:
audiblez - 电子书转音频
1 GenBI AI Agent 2 OpenAI Agents SDK:轻量级多智能体工作流框架 3 Oliva - 高效的商品检索能力,支持 语音交互 4 GraphRAG:基于图像检索增强生成开源到爆火,解锁新RAG技术 5 GeoAI: 人工智能驱动的地理空间数据分析 6 OpenManus 开源版 7 Refly - 开源的AI原生创作引擎 8 agenticSeek - AI智能体 9 Agent TARS:智能多模态 AI 代理,助力高效自动化 10 motia - 关于 面向软件工程师的人工智能代理框架 11 PySpur - 零代码构建AI工作流 12 Upsonic - 可靠性的框架