RAG

SuperDuperDB: 轻松构建AI应用，无需将数据移动到复杂的流水线和专用的向量数据库中。使用Python直接将AI和向量搜索与数据库集成，包括实时推理和模型训练。

Dabarqus是一个Retrieval Augmented Generation（RAG）框架，它允许用户将私有数据实时提供给大型语言模型（LLM）。这个工具通过提供REST API、SDKs和CLI工具，使得用户能够轻松地将各种数据源（如PDF、电子邮件和原始数据）存储到语义索引中，称为“记忆库”。Dabarqus支持LLM风格的提示，使用户能够以简单的方式与记忆库进行交互，而无需构建特殊的查询或学习新的查询语言。此外，Dabarqus还支持多语义索引（记忆库）的创建和使用，使得数据可以根据主题、类别或其他分组方式进行组织。Dabarqus的产品背景信息显示，它旨在简化私有数据与AI语言模型的集成过程，提高数据检索的效率和准确性。

wdoc 是由 Olicorne（一名医学生）开发的 RAG 系统，旨在通过检索增强生成技术解决文档查询和总结问题。它支持多种文件类型（如 PDF、网页、YouTube 视频等），并结合多种语言模型提供高召回率和高特异性的查询结果。wdoc 的主要优点包括强大的多文件类型支持、高效的检索能力和灵活的扩展性。它适用于研究人员、学生和专业人士，帮助他们快速处理大量信息。wdoc 目前处于开发阶段，开发者欢迎用户反馈和功能请求，以不断完善产品。