SQLBot
🔥 基于大模型和 RAG 的智能问数系统,对话式数据分析神器。Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG.
La génération augmentée par la recherche (RAG) permet à un modèle de langage de répondre à partir de vos propres documents. Le texte est découpé en fragments, transformé en vecteurs et stocké dans un index ; à chaque question, les fragments les plus pertinents sont ajoutés au prompt. Les projets présentés couvrent toute la chaîne ou une partie : analyse de documents, recherche vectorielle ou application de questions-réponses complète.
Avec le RAG, la qualité des réponses dépend surtout de la recherche, pas du modèle. Comparez la façon dont chaque projet gère les documents difficiles comme les PDF, les tableaux et les scans, sa prise en charge de la recherche hybride (mots-clés et vecteurs) et du reclassement, et sa capacité à montrer de quelles sources provient une réponse.
🔥 基于大模型和 RAG 的智能问数系统,对话式数据分析神器。Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG.
《大模型与智能体》电子书与 6 个编程任务:Transformer、mini-GPT、SFT/DPO、RAG、工具调用与编程智能体。
Couche de récupération de contexte open source pour les agents IA. Couche de récupération de contexte open source pour les agents IA et les systèmes RAG.
Transformez votre PC, Mac ou Linux en serveur IA. Inférence LLM, interface utilisateur de chat, voix, agents, flux de travail, RAG et génération d'images.
Open-source framework for building agentic apps in JavaScript, Go, Dart, and Python, built and used in production by Google
Quantization, kernels, runtime and inference engine for mobiles, wearables, smart home and robots.
Nexent est une plate-forme sans code permettant de générer automatiquement des agents d'IA de niveau production à l'aide des principes d'ingénierie de harnais, d'outils, de compétences, de mémoire et d'orchestration unifiés avec des contraintes, des boucles de rétroaction et des plans de contrôle intégrés.
🐢 Open-Source Evaluation & Testing library for LLM Agents
A visual playground for agentic workflows: Iterate over your agents 10x faster
Graphique de contexte pour AI Native SDLC. Potpie transforme votre base de code et votre cycle de vie de développement logiciel en un graphique de contexte vivant pour les agents d'IA.
A Low-Code MCP Framework for Building Complex and Innovative RAG Pipelines
⚡️next-generation personal AI assistant powered by LLM, RAG and agent loops, supporting computer-use, browser-use and coding agent, demo: https://demo.openagentai.org
The LLM's practical guide: From the fundamentals to deploying advanced LLM and RAG apps to AWS using LLMOps best practices
Ce projet transforme « The ultimate RAG for your monorepo. Query, understand, and edit multi-language codebases with the power of AI and knowledge graphs. » en une solution open source exploitable, avec une chaîne d’outils réutilisable et des moyens d’intégration pour des cas d’usage concrets.
AutoRAG: Now your agent can find anything in your computer. It gets smarter if you are using it frequently.
🌟100+ 原创 LLM / RL 原理图📚,《大模型算法》作者巨献!💥(100+ LLM/RL Algorithm Maps )
🚀 2026 最系统的 AI Agent 速成指南|智能体实战教程 · 完整学习路径 + 实战项目 + 面试题库 · 对标大模型应用开发工程师岗位 · 覆盖LangChain / LangGraph / Coze / Dify / MCP / skills / LLM / RAG / 提示词 · 企业级部署与微调 · 从0到企业级落地 + 从学习到上线项目 + 面试准备一体化
OpenKB: Open LLM Knowledge Base
A bio-inspired cognitive memory engine — a new paradigm for Graph RAG.
Local persistent memory store for LLM applications including claude desktop, github copilot, codex, antigravity, etc.
Your agent in your terminal, equipped with local tools: writes code, uses the terminal, browses the web. Make your own persistent autonomous agent on top!
One delightful Ruby framework for every major AI provider. Build AI agents, chatbots, RAG apps, and multimodal workflows in beautiful, expressive code.
AI-powered virtual executive team — a single coherent executive persona backed by 8 specialist agents (FastAPI + Next.js).
AdalFlow: The library to build & auto-optimize LLM applications.