ViDoRAG 是阿里巴巴自然语言处理团队开发的一种新型多模态检索增强生成框架，专为处理视觉丰富文档的复杂推理任务设计。

M2RAG是一个用于多模态上下文中的检索增强生成的基准测试代码库。

bRAG-langchain是一个开源项目，专注于Retrieval-Augmented Generation (RAG)技术的研究与应用。

MiniRAG是一个针对小型语言模型设计的检索增强生成系统，旨在简化RAG流程并提高效率。

CohereForAI/c4ai-command-r7b-12-2024是一个7B参数的多语言模型，专注于推理、总结、问答和代码生成等高级任务。

LlamaIndex.TS是一个为构建基于大型语言模型（LLM）的应用而设计的框架。

Nemotron-Mini-4B-Instruct 是 NVIDIA 开发的一款小型语言模型，通过蒸馏、剪枝和量化优化，以提高速度和便于在设备上部署。

C4AI Command R 08-2024是由Cohere和Cohere For AI开发的35亿参数大型语言模型，专为推理、总结和问答等多种用例优化。

C4AI Command R+ 08-2024是一个拥有104B参数的大规模研究发布模型，具备高度先进的能力，包括检索增强生成（RAG）和工具使用，以自动化复杂任务。

Easy-RAG是一个检索增强生成(RAG)系统，它不仅适合学习者了解和掌握RAG技术，同时也便于开发者使用和进行自主扩展。

SaltAI Language Toolkit 是一个集成了检索增强生成（RAG）工具 Llama-Index、微软的 AutoGen 和 LlaVA-Next 的项目，通过 ComfyUI 的可适应节点接口，增强了平台的功能和用户体验。

HippoRAG是一个启发自人类长期记忆的新型检索增强生成(RAG)框架，它使得大型语言模型(LLMs)能够持续地整合跨外部文档的知识。

Command-R是一个可扩展的生成型模型，旨在平衡高效率和强大的准确性，使企业能够超越概念验证阶段，进入生产阶段。

Superpowered.ai通过自主研发的技术组件SuperStack,解决了标准RAG流水线在实际使用中出现的许多失败情况。