RuoYi AI 是一个全栈式 AI 开发平台，旨在帮助开发者快速构建和部署个性化的 AI 应用。

🚀🚀🚀MindMark（心印）是一款基于 SpringAI 的 RAG 系统，可以和基于 Spring 体系的业务系统进行无缝集成。请不要吝惜你的⭐️ Star ⭐️，星星越多，动力越足。

Stars Lighting, enabling intelligent querying based on the RAG+MCP dual-engine architecture.

GY-Fast-AI是一个基于java开发AI应用平台，能够快速体验各大模型，智能助手、知识库挂载、AI流程编排、应用创建、文生图片等功能，可以快速搭建属于自己的基于AI的智能应用。

✨大语言模型 (LLM) 的自然语言数据库查询系统 (RAG)✨ (with README in English)🚩通过自然语言提问，使用大语言模型智能解析数据库结构，对数据进行智能多表结构化查询和统计计算，根据查询结果智能绘制多种图表。 Pywebio 交互式前端网页，不必须 openai api，支持 qwen glm 等多种模型，100%纯 Python 代码。

A RAG (Retrieval-Augmented Generation) solution Based on Pre-generated QA Pairs. 基于预生成 QA 对的 RAG 知识库解决方案

NET集成Dify的api的客户端

在大模型学习过程中积累的代码片段

运用自然语言处理模型“zh_core_web_lg”将docx文档的文本处理成主谓宾三元组，再根据这个三元组构建知识图谱，将知识图谱和原文向量化后存储到"chromadb"数据库里；然后在模型推理时把用户提问拿到向量数据库里匹配相似度高的段落，再重构知识图谱得到context,将context与用户query一起输入给语言模型，实测qwen-8B效果较qwen-0.5B-instruct明显改善。

一个基于Java 11环境的企业知识库系统，采用Spring Boot框架搭建，结合JVector向量检索库和HanLP自然语言处理库构建。借助大语言模型和RAG的知识库问答系统

自然语言查询数据表

Langflow 是一个用于构建多代理和RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用的新型可视化框架。它是开源的、由Python驱动、完全可定制的，并且不依赖于特定的大型语言模型（LLM）或向量存储 。

大语言模型检索增强生成Demo

https://github.com/microsoft/EfficientRAG

自用的graphRAG搬运