embeddings

Ein Obsidian-Plugin zur Interaktion mit Ihrem datenschutzorientierten KI-Assistenten, das Ihr zweites Gehirn noch schlauer macht!

Diese Reihe nimmt Sie mit auf eine Reise von den Grundlagen der NLP und Computer Vision bis hin zu den neuesten Vision-Language-Modellen.

Open-Source-semantische Suche für Ihren AI Agent

Ein tiefgreifender Einblick in Embeddings, beginnend bei den Grundlagen.

Ein FastAPI-Service für semantische Textsuche unter Verwendung von vorberechneten Embeddings und erweiterten Ähnlichkeitsmaßen, mit integrierter Unterstützung für verschiedene Dateitypen durch textract.

Einbettbare Vektordatenbank für Go mit einer Chroma-ähnlichen Schnittstelle und null Abhängigkeiten von Dritten. In-Memory mit optionaler Persistenz.

Rust-Bibliothek zum Generieren von Vektor-Embeddings und lokalen Reranking!

Ressourcen, Beispiele und Tutorials für multimodale KI, RAG und Agenten unter Verwendung von Vektorsuche und LLMs

Ein Tool zum Lernen von Vektorrepräsentationen von Wörtern und Entitäten aus Wikipedia

Ein Repository mit Codebeispielen für Vektorsuchfunktionen in Azure AI Search.

ID-basiertes RAG FastAPI: Integration mit Langchain und PostgreSQL/pgvector

PostgreSQL-Vektordatenbank-Erweiterung für die Entwicklung von KI-Anwendungen

Epsilla ist ein hochperformantes Vektordatenbank-Managementsystem

Ein Code-Repository-Indizierungstool zur Optimierung Ihrer LLM-Erfahrung.

Neum AI ist ein erstklassiges Framework zur Verwaltung der Erstellung und Synchronisierung von Vektor-Embeddings im großen Maßstab.

🚀 Catalyst ist eine C#-Bibliothek für natürliche Sprachverarbeitung (NLP), die auf Geschwindigkeit ausgelegt ist. Inspiriert vom Design von spaCy bietet sie vortrainierte Modelle, sofort einsatzbereite Unterstützung für das Training von Wort- und Dokument-Embeddings sowie flexible Entitätserkennungsmodelle.

Magick ist ein hochmodernes Toolkit für eine neue Art von KI-Entwicklern. Erschaffe Magick mit uns!

🪿 LinGoose ist ein Go-Framework zum Erstellen großartiger KI/LLM-Anwendungen.

Modelle kontrastiv trainieren in PyTorch

Fuzzy-String-Matching, -Gruppierung und -Auswertung.

Beispiele zur Erstellung von Java-Anwendungen mit generativer KI und LLMs unter Verwendung von Spring AI und Spring Boot.

Microsoft Foundry (Demos, Dokumentation, Beschleuniger).

Eingebettete relationale Datenbank und native Rust-Daten-API.

VectorFlow ist eine hochvolumige Vektor-Embedding-Pipeline, die Rohdaten aufnimmt, in Vektoren umwandelt und in eine Vektordatenbank Ihrer Wahl schreibt.

Generative Representational Instruction Tuning

Vestige verleiht KI-Agenten ein präzises Gedächtnis: Ein Local-First Rust MCP-Server, der in der Zeit zurückverfolgt, um die spezifische Änderung, Entscheidung oder den Dienst zu identifizieren, die zum heutigen Fehler geführt haben.

The Clay Foundation Model – Ein Open-Source-KI-Modell und Interface für die Erde

Klassifizierung von Kaggle San Francisco Crime Descriptions in 39 Klassen. Erstellung des Modells mit CNN, RNN (GRU und LSTM) sowie Word Embeddings auf Tensorflow.

Ein NodeJS-RAG-Framework für die einfache Arbeit mit LLMs und Embeddings.

Open-source infrastructure that turns scattered SKILL.md files into curated, retrieval-ready agent-skill corpora—with retrieval and evaluation tooling included.