sim
Erstellen, implementieren und orchestrieren Sie KI-Agenten. Sim ist die zentrale Informationsschicht für Ihre KI-Belegschaft.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) lässt ein Sprachmodell aus Ihren eigenen Dokumenten antworten. Der Text wird in Abschnitte zerlegt, in Vektoren umgewandelt und in einem Index gespeichert; bei einer Frage werden die passendsten Abschnitte in den Prompt eingefügt. Die Projekte hier decken die ganze Pipeline oder einen Teil davon ab: Dokumentenanalyse, Vektorsuche oder eine fertige Frage-Antwort-Anwendung.
Die Antwortqualität hängt bei RAG vor allem vom Retrieval ab, nicht vom Modell. Vergleichen Sie, wie ein Projekt mit schwierigen Dokumenten wie PDFs, Tabellen und Scans umgeht, ob es hybride Suche aus Schlüsselwörtern und Vektoren sowie Re-Ranking unterstützt und ob es zeigt, aus welchen Quellen eine Antwort stammt.
Erstellen, implementieren und orchestrieren Sie KI-Agenten. Sim ist die zentrale Informationsschicht für Ihre KI-Belegschaft.
This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Each technique has a detailed notebook tutorial.
Open-Source-KI-Orchestrierungsframework zum Erstellen kontextorientierter, produktionsbereiter LLM-Anwendungen. Entwerfen Sie modulare Pipelines und Agent-Workflows mit expliziter Kontrolle über Abruf, Routing, Speicher und Generierung. Entwickelt für skalierbare Agenten, RAG, multimodale Anwendungen, semantische Suche und Konversationssysteme.
Testen Sie Ihre Eingabeaufforderungen, Agenten und RAGs. Red Teaming/Pentesting/Schwachstellenscan für KI. Vergleichen Sie die Leistung von GPT, Claude, Gemini, DeepSeek und mehr. Einfache deklarative Konfigurationen mit Befehlszeile und CI/CD-Integration. Wird von OpenAI und Anthropic verwendet.
50+ tutorials and implementations for Generative AI Agent techniques, from basic conversational bots to complex multi-agent systems.
Open-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.
✅(已完结)超级全面的 深度学习 笔记【土堆 Pytorch】【李沐 动手学深度学习】【吴恩达 深度学习】【大飞 大模型Agent】
MaxKB ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen von Agenten der Enterprise-Klasse. .
Debug, evaluate, and monitor your LLM applications, RAG systems, and agentic workflows with comprehensive tracing, automated evaluations, and production-ready dashboards.
End-to-end, code-first tutorials for building production-grade GenAI agents. From prototype to enterprise deployment.
程序员鱼皮的 AI 资源大全 + Vibe Coding 零基础教程,分享 OpenClaw 保姆级教程、大模型玩法(DeepSeek / GPT / Gemini / Claude / GLM)、最新 AI 资讯、Prompt 提示词大全、AI 知识百科(Agent Skills / RAG / MCP / A2A)、AI 编程教程(Harness Engineering)、AI 工具用法(Cursor / Claude Code / TRAE / Codex / Copilot)、AI 开发框架教程(Spring AI / LangChain)、AI 产品变现指南,帮你快速掌握 AI 技术,走在时代前沿。本项目为开源文档 aiguide,已升级为鱼皮 AI 导航网站
open-source agentic AI data assistant for the next generation of AI + Data products.
Open-Source-Agenten-Betriebssystem. Apps auf elizaOS elizaOS führt Apps aus, nicht nur einen Agenten.
Machine Learning Engineering Open Book
Welcome to the Llama Cookbook! This is your go to guide for Building with Llama: Getting started with Inference, Fine-Tuning, RAG. We also show you how to solve end to end problems using Llama model family and using them on various provider services
Private AI platform for agents, assistants and enterprise search. Built-in Agent Builder, Deep research, Document analysis, Multi-model support, and API connectivity for agents.
Production-grade platform for building agentic IM bots - 生产级多平台智能机器人开发平台/ Agent、知识库编排、插件系统 / Bots for Discord / Slack / LINE / Telegram / WeChat(企业微信, 企微智能机器人, 公众号) / 飞书 / 钉钉 / QQ / Matrix e.g. Integrated with ChatGPT(GPT), DeepSeek, Dify, n8n, Langflow, Coze, Claude, Gemini, GLM, Ollama, SiliconFlow, Moonshot, openclaw / hermes agent, deerflow
GenBI (Generative BI) for AI agents, an open-source, governed text-to-SQL through an open context layer that turns natural-language questions into trusted dashboards, charts, and SQL across 20+ data sources, such as BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse, Amazon Redshift, Databricks and more.
Ein auf TurboQuant basierender Vektorindex, geschrieben in Rust mit Python-Bindungen.
Memori is agent-native memory infrastructure. A LLM-agnostic layer that turns agent execution and conversation into structured, persistent state for production systems. Built for enterprise, Memori works with the data infrastructure you already run, no rip-and-replace, and deploys across managed cloud, single-tenant cloud, VPC, and on-premises.
Memory layer for AI Agents. Replace complex RAG pipelines with a serverless, single-file memory layer. Give your agents instant retrieval and long-term memory.
主要记录大语言大模型(LLMs) 算法(应用)工程师相关的知识及面试题
A powerful tool for creating datasets for LLM fine-tuning 、RAG and Eval
Unified framework for building enterprise RAG pipelines with small, specialized models