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分享20个值得关注的RAG框架。 长按关注《AI科技论谈》 11 EasyRAG 网址：https://github.com/BUAADreamer/EasyRAG GitHub 星标数：248 EasyRAG 旨在提升 RAG 系统（检索增强生成系统）的效率，非常适用于自动化网络操作。 适合那些希望自动化网络任务（如自动化内容生成、网络爬虫、社交媒体分析等）的开发者和组织。 简化的 RAG 系统开发——EasyRAG 通过提供易用的 API 和工具，简化了构建 RAG 系统的流程。 增强的检索和生成效率：其检索和生成算法经过优化，在处理大型数据集时能保持高效。 多步骤检索和生成过程：采用结构化数据处理方法，先进行双向稀疏检索初步排序，接着用大语言模型（LLM）重新排序微调，最后由 LLM 生成优化答案，结果精准。 该平台提供灵活的代码库，有多种检索和生成策略，支持用户自定义流程。 主要采用 BM25 检索和 BGE 重排序，无
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