RAG Using Langchain Amazon Bedrock And Opensearch
RAG with langchain using Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch
RAG DevelopmentEmbedding, RAG & RetrievalOpen Source
About
Ce dépôt d'exemple fournit un code d'exemple pour utiliser la méthode RAG (génération augmentée par récupération) s'appuyant sur Amazon Bedrock Titan Embeddings Generation 1 (G1) LLM (modèle de langage large), pour créer des incrustations de texte qui seront stockées dans Amazon OpenSearch avec un support moteur vectoriel pour aider à la tâche d'ingénierie des prompts afin d'obtenir des réponses plus précises des LLMs.
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- License
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- Last commit
- 2 years ago
Python
Alternatives à RAG Using Langchain Amazon Bedrock And Opensearch
- Amazon Bedrock RAGby Aws SamplesSolution RAG entièrement gérée mise en œuvre à l'aide de bases de connaissances pour Amazon Bedrock.
Private Gptby ZylonCouche API complète pour des applications d'IA privées sur des modèles locaux : RAG, compétences, outils, MCP, text-to-sql, et plus. Fonctionne avec tout serveur d'inférence compatible OpenAI.
PixelRAGby StarTrailLa fin du parsing web. Le début d'une recherche évolutive native aux pixels.- TrustRAGby GoMateTrustRAG : Le cadre RAG pour des entrées fiables et des sorties de confiance.
RAG-Anythingby ✨Data Intelligence Lab@HKU✨RAG-Anything : Cadre RAG tout-en-un
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