专注于法律领域的模型开发与应用，涵盖法规解析、案例分析等功能，助力法治社会建设与智能化转型。

跟进主流大模型应用方法，欢迎大家加入一起完善

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

RAG https://github.com/OwenLiang

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 。

总结了一些如何评估llm和rags的方法

大语言模型检索增强生成Demo

https://github.com/microsoft/EfficientRAG

自用的graphRAG搬运

RAG Deepseek本地知识库

AI 超级智能体

Markdown知识库问答系统