2025年最好的 Dera 替代方案
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Embedchain: 一个开源的RAG框架，旨在简化个性化大型语言模型（LLM）应用的构建与部署。助您轻松掌控，实现从原型到生产的顺畅转型。
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Agentset 是一个开源 RAG 平台，它能处理整个 RAG 流程，包括解析 (parsing)、分块 (chunking)、嵌入 (embedding)、检索 (retrieval) 和生成 (generation)。该平台经过优化，旨在提高开发者的效率并加快实施速度。
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DeGen.AI 助力数据工程师利用强大的生成式人工智能工具，生成、增强、保护和分析结构化及非结构化数据。无需编写代码，即可获得理想结果——非常适合构建、测试和扩展可用于人工智能的数据集。
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OpenRag 是一个轻量级、模块化、可扩展的检索增强生成 (RAG) 框架，旨在探索和测试先进的 RAG 技术——它百分百开源，侧重于实验性，而非厂商锁定。
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FastEmbed 是一款轻量、高速的 Python 库，专注于高性能地生成文本嵌入。我们已支持众多主流文本模型。如果您有新的模型需求，欢迎随时在 Github 上提交 issue，我们将积极评估并考虑加入。
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Chunkr 通过先进的布局分析、光学字符识别 (OCR) 和智能分块技术，将复杂的文档转换为可供人工智能使用的数据，从而优化内容，以适应 RAG 和 LLM 应用的需求。
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Ragie 是一款面向开发者的全托管 RAG 即服务平台，提供易于使用的 API/SDK，可立即连接 Google Drive/Notion 等，并提供摘要索引和混合搜索等高级功能，帮助您的应用程序提供最先进的生成式 AI。
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借助 Cloudflare AutoRAG，更快构建 AI 应用。托管式 RAG 管道利用您的数据，实现更智能、更贴合语境的响应。
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Dabarqus 提供了一种便捷的方式，只需不到 9 行代码即可将检索增强生成 (RAG) 添加到您的应用程序中。与您的 PDF 文件聊天，总结电子邮件和消息，并消化大量事实、数据和报告。为您的 LLM 注入一丝天才。
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ChanceRAG 是一款企业级 RAG 解决方案。它结合了混合检索、Mistral 模型和 Annoy，从而提升了准确性并能够处理大型数据集。 所有用户均可自定义，并提供专家支持。
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Cognita: The modular RAG framework for MLOps. Build scalable, production-ready RAG applications from your prototypes.
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Ragdoll AI 赋能无代码和低代码团队，大幅简化了检索增强生成（RAG）的过程。您只需轻松接入数据、完成各项配置，即可迅速部署功能强大的 RAG API。
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PuppyAgent：将专有知识转化为自我演进的AI智能体。打造强大的智能体驱动RAG系统，以实现工作流程自动化并激发深层洞察。
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Snowflake Arctic embed：高性能、高效的开源文本嵌入，专为RAG与语义搜索打造。有效提升AI准确性，并显著降低成本。
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DeepSearcher：企业私有数据的人工智能知识管理。通过灵活的大型语言模型，助您从内部文档中获取安全、准确的答案与深度洞察。
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EmbeddingGemma：专为隐私优先的AI应用打造的设备端多语言文本嵌入技术。即使离线，亦能提供顶尖的性能与效率。