一个利用检索增强生成(RAG)技术执行MCP工具选择的模型上下文协议(MCP)服务器。
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一个利用检索增强生成(RAG)技术执行MCP工具选择的模型上下文协议(MCP)服务器。
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一个基于Go的MCP服务器,通过查询Pinecone向量数据库并使用Google Vertex AI嵌入,提供检索增强生成(RAG)功能。
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pip install fastembed flask
一个基于Spring和Ollama的检索增强生成问答系统,用于高效检索和生成答案。
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MCP是一种允许AI模型安全连接外部工具、数据库、API和应用程序并进行交互的标准协议,结合RAG检索增强生成技术和AI代理自动决策能力,适用于文档处理、知识问答等多种场景。
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一个使用MCP工具与ChromaDB向量存储和Groq的Deepseek模型交互的检索增强生成(RAG)聊天机器人。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Streamlit、LangChain和ChromaDB的生产级检索增强生成(RAG)应用,支持多格式文档处理,并集成了模型上下文协议(MCP)以实现无缝工具调用。
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pip install uv
MCP RAG LLM是一个基于模块化通信协议(MCP)的检索增强生成(RAG)系统,集成了传统向量数据库RAG和基于图的RAG(GraphRAG)技术,旨在为大语言模型提供外部知识支持,提高回答的准确性和可靠性。
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python mcp_rag_langchain/rag_server.py
一个使用检索增强生成(RAG)技术查询PDF文档的应用程序,支持通过Ollama本地LLM处理,并可在无结果时回退至金融时报API获取金融数据。
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Amazon Bedrock AgentCore是一个全托管服务,用于构建和部署智能代理,支持语言模型、检索增强生成(RAG)和内存管理。
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python --version
一组用于语音合成(TTS)、语音识别(STT)和检索增强生成(RAG)的轻量级组件,适用于小型项目和个人开发。
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MCP-Toolkit是一个基于Python的检索增强生成(RAG)系统,用于回答关于Python代码库的自然语言问题,支持代码分块、语义索引、问答和基准评估。
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python3 --version
一个提供网络搜索和检索增强生成(RAG)功能的MCP服务器,使用LlamaIndex和Linkup实现。
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docker run -it --rm mcp-tools-demo
MCP Vector Tools 是一个基于Spring Boot的语义向量搜索工具,支持pgvector和多提供商嵌入(Ollama、ONNX、OpenAI),用于索引Claude Code对话和Markdown文档以实现检索增强生成。
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一个基于检索增强生成(RAG)技术的全栈Web应用,用于通过语义搜索和AI生成回答医学研究相关问题。
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uv run uvicorn app:app --reload --port 8000
一个基于检索增强生成(RAG)技术的医学研究问答系统,通过语义搜索和AI生成提供智能回答。
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uv run uvicorn app:app --reload --port 8000
DocuMind的后端AI服务,负责文档解析、向量嵌入和基于上下文的智能回答生成。
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一个基于多LLM代理的医疗问答系统,通过检索增强生成(RAG)方法整合网络搜索和PubMed数据,提供医学问题解答。
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python -m venv venv
一个提供多租户支持的检索增强生成(RAG)能力的模型上下文协议(MCP)服务器,支持文档上传、向量搜索和多种文件格式。
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pip install -r requirements.txt
一个专注于音乐专辑评论的检索增强生成系统,集成了模型上下文协议服务器,通过服务器发送事件实现智能路由和反馈机制。
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基于Microsoft.Extensions.AI框架的RAG系统原型,支持内存和Neo4j存储,可与Claude Desktop等AI助手集成,提供检索增强生成功能。
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docker run --name neo4j \