Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一種前沿技術，透過整合外部知識源來增強生成模型的能力，提高生成內容的質量和可靠性。LangChain是一個強大的框架，專為構建和部署穩健的語言模型應用而設計。本教學系列將提供全面的、分步驟的指南，幫助您使用LangChain實作RAG，從基礎RAG流程的介紹開始，逐步深入到查詢轉換、文檔嵌入、路由機制、查詢構建、索引策略、檢索技術以及生成階段。
RAGElo是一個工具集，使用Elo評分系統幫助選擇最佳的基於檢索增強生成（RAG）的大型語言模型（LLM）代理。隨著生成性LLM在生產中的原型設計和整合變得更加容易，評估仍然是解決方案中最具有挑戰性的部分。RAGElo透過比較不同RAG管道和提示對多個問題的答案，計算不同設定的排名，提供了一個良好的概覽，瞭解哪些設定有效，哪些無效。
GoMate是一個基於Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型，專注於提供可靠輸入和可信輸出。它透過結合檢索和生成技術，提高資訊檢索和文本生成的準確性和可靠性。GoMate適用於需要高效、準確資訊處理的領網域，如自然語言處理、知識問答等。
Verba 是一個開源應用程式，旨在提供端到端、流暢且使用者友好的檢索增強生成（RAG）介面。它結合了最先進的RAG技術和Weaviate的上下文感知資料庫，支援本地或透過雲部署。
SciPhi是一個開源的端到端RAG平臺，使構建、部署和最佳化系統變得簡單。它提供直觀的框架和抽象，可與LangChain等解決方案相比較。透過SciPhi，您可以輕鬆啟動和擴充套件最好的RAG系統，並選擇各種託管和遠端提供商以滿足您的需求。無論是自託管還是雲部署選項都可用。
Algomax簡化LLM和RAG模型的評估，最佳化提示開發，並透過直觀的儀表板提供對定性指標的獨特洞察。我們的評估引擎精確評估LLM，並透過廣泛測試確保可靠性。平臺提供了全面的定性和定量指標，幫助您更好地理解模型的行為，並提供具體的改進建議。Algomax的用途廣泛，適用於各個行業和領域。