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Chaîne IA
RAG

Frameworks RAG open source

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.

Comment choisir

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.

Projets les plus étoilés

97–120 sur 177
★ 4 181

Generative AI reference workflows optimized for accelerated infrastructure and microservice architecture.

Jupyter Notebook
★ 4 166

A modular Agentic RAG built with LangGraph — learn Retrieval-Augmented Generation Agents in minutes.

Jupyter Notebook
★ 4 160

Everything you need to know to build your own RAG application

Jupyter Notebook
langroid

langroid

★ 4 104

Harness LLMs with Multi-Agent Programming

Python
nageoffer

ragent

★ 4 015

企业级 Agentic RAG 智能体 - 全链路覆盖文档解析、多路检索、意图识别、问题重写、会话记忆、MCP 工具调用与深度思考。面向真实业务场景，从 0 到 1 完整工程实现。

Java
yifanfeng97

Hyper-Extract

★ 3 935

Hypergraph is more powerful. Transform unstructured text into structured knowledge with LLMs. Graphs, hypergraphs, and spatio-temporal extractions — with one command.

Python
LazyAGI

LazyLLM

★ 3 885

Easiest and laziest way for building multi-agent LLMs applications.

Python
Atmosphere

atmosphere

★ 3 812

Portable AI agent runtime for the JVM. One @Agent class runs on Spring AI, LangChain4j, Anthropic, or 9 more behind one SPI. Token streaming, tool calls, human approvals, and governance over WebSocket, SSE, gRPC, or WebTransport/HTTP3. Speaks MCP, A2A, and AG-UI.

Java
SciSharp

LLamaSharp

★ 3 796

A C#/.NET library to run LLM (🦙LLaMA/LLaVA) on your local device efficiently.

C#
aiming-lab

SimpleMem

★ 3 758

SimpleMem: Efficient Lifelong Memory for LLM Agents — Text & Multimodal

Python
SamurAIGPT

llm-wiki-agent

★ 3 525

A personal knowledge base that builds and maintains itself. Drop in sources — Claude (or Codex/Gemini) reads them, extracts knowledge, and maintains a persistent interlinked wiki. Works with Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini CLI. No API key needed.

Python
DSXiangLi

DecryptPrompt

★ 3 440

总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用

modelscope

evalscope

★ 3 423

A streamlined and customizable framework for efficient large model (LLM, VLM, AIGC) evaluation and performance benchmarking.

Python
johnbean393

Sidekick

★ 3 311

A native macOS app that allows users to chat with a local LLM that can respond with information from files, folders and websites on your Mac without installing any other software. Powered by llama.cpp.

Swift
★ 3 302

AI system design guide for engineers building production AI systems and evals.

NVIDIA

skills

★ 3 301

Compétences d'agent pour les produits NVIDIA, à installer dans Claude Code, Codex et d'autres agents de codage pour exécuter les flux de travail d'IA physique, de robotique, de simulation, CUDA et RAG de bout en bout. Produit du catalogue de compétences | Descriptif | Compétences | IQA | NVIDIA AI-Q Blueprint : déployez des services AI-Q locaux et exécutez des workflows de recherche superficiels ou approfondis en tant que compétences d'agent.

Python
superlinked

sie

★ 3 283

Serveur d'inférence open source et cluster de production pour tous les modèles dont votre agent a besoin.

Python
neomjs

neo

★ 3 272

neomjs/neo offre une implémentation open source exploitable en conditions réelles avec une structure réutilisable.

JavaScript
xpf0000

FlyEnv

★ 3 217

Environnement de développement local natif tout-en-un pour Windows, macOS et Linux. Alternative Docker pour PHP, Node.js, Python et plus encore. Alternative plus rapide à XAMPP, Laragon, MAMP et Laravel Herd avec bases de données, tâches Cron et gestion du runtime.

TypeScript
★ 3 087

Learn to build your Second Brain AI assistant with LLMs, agents, RAG, fine-tuning, LLMOps and AI systems techniques.

Jupyter Notebook
pinecone-io

examples

★ 3 043

Jupyter Notebooks to help you get hands-on with Pinecone vector databases

Jupyter Notebook
★ 2 934

Ce projet transforme « This project helps teams deliver faster with open-source tooling and practical workflows. » en une solution open source exploitable, avec une chaîne d’outils réutilisable et des moyens d’intégration pour des cas d’usage concrets.

JavaScript
codedogQBY

ReadAny

★ 2 593

AI-powered cross-platform e-book reader with semantic search, RAG chat, local vector store, notes, TTS, and WebDAV sync.

TypeScript