检索与 RAG
共 183 个仓库 · Python
无需人工标注标准答案就能评估 RAG 系统，通过自动生成问题和判断相关性来量化检索与生成质量。
整理 Azure OpenAI 与大模型（含 RAG、Agent）的学习资源和实践笔记，按月更新，适合想系统上手云上 LLM 应用开发的人查阅。
面向 OCR 流程的文档版面分析工具，能自动切分页面区域、检测文本行并做二值化，为后续文字识别和 RAG 检索提供干净的结构化输入。
用生成模型合成带标注的肝脏肿瘤 CT 图像，无需人工标注即可训练分割模型，缓解医学影像标注成本高的问题。
面向考勤场景的自拍人脸认证平台，无需 OTP、注册或代打卡，专为低成本手机优化，可大规模部署。
把网页转成适合大模型阅读的纯文本，类似 Firecrawl 和 Jina Reader，方便做 RAG、网页抓取和图片链接提取。
在自己 GPU 上自托管的一体化 AI 工作室，集文件 RAG 对话、屏幕与浏览器代理、编码集群、LoRA 训练、MCP 服务及本地音视频图像生成于一身，无遥测。
用 Python 计算多边形中心线的工具，基于 Voronoi 图把面状地物（如河流、道路）提取成线状结构，支持 shapefile 等空间数据，也可命令行调用。
ViDoRe 是评估视觉文档检索的基准与评测代码，配套 ColPali 论文，用于衡量多模态检索模型在图文文档上的检索效果。
可视化文档解析工作台，基于 Docling 在浏览器里配置抽取流程、查看文本表格和边界框，再切分、向量化并写入 OpenSearch 和 Neo4j，方便搭 RAG 和知识图谱。
面向 Qdrant 向量搜索的 Agent 技能集，覆盖性能调优、搜索质量、监控、部署、模型迁移与多语言 SDK 用法，帮 AI 编码助手直接给出可落地的向量检索方案。
用本地或已有的 LLM 整本翻译电子书，支持 EPUB 双语对照输出，省去逐章手工翻译的麻烦。
基于基础模型的医学图像分析代码库，涵盖MAE预训练、Mamba状态空间模型、视觉语言模型与医学报告生成，为医学影像研究提供可复用的模型实现。
复现 DeepSeek-OCR 多模态文档识别模型，包含完整训练流程，可自行训练和部署用于文档解析与 RAG 场景的 OCR。
基于 ReAct 推理-行动循环的 RAG 问答系统，支持多跳推理，用 Weaviate 检索、重排序和 FastAPI 服务搭建智能问答后端。