langchain

Knowhere extrahiert, parst und gibt strukturierte Chunks aus, die für KI-Agenten und RAG bereit sind.

KI-Agenten können jetzt echte Android- und iOS-Apps wie ein Mensch bedienen.

Open-Source-Plattform für AI Engineering: OpenTelemetry-native LLM-Beobachtbarkeit, GPU-Überwachung, Schutzvorrichtungen, Evaluierungen, Prompt-Management, Vault, Playground. Integriert sich mit über 50 LLM-Anbietern, VectorDBs, Agent-Frameworks und GPUs.

Ein produktionsbereites FastAPI-Template zum Erstellen von KI-Agenten-Anwendungen mit LangGraph-Integration. Dieses Template bietet eine robuste Grundlage für die Entwicklung skalierbarer, sicherer und wartbarer KI-Agenten-Dienste.

Umfassende Ressourcen zu Generative AI, einschließlich einer detaillierten Roadmap, Projekten, Anwendungsfällen, Interviewvorbereitung und Programmiervorbereitung.

Dieses Repository enthält verschiedene fortgeschrittene Techniken für Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme.

Ollama praktisch lernen, Large Language Models auf der CPU ausführen, Online-Leseadresse: https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/

💬 RasaGPT ist die erste Headless-LLM-Chatbot-Plattform basierend auf Rasa und Langchain. Entwickelt mit Rasa, FastAPI, Langchain, LlamaIndex, SQLModel, pgvector, ngrok, Telegram

OpenAI-kompatible API für offene große Sprachmodelle, Nutzung von LLMs wie ChatGPT! Unterstützung für LLaMA, LLaMA-2, BLOOM, Falcon, Baichuan, Qwen, Xverse, SqlCoder, CodeLLaMA, ChatGLM, ChatGLM2, ChatGLM3 usw.

Textdatensätze mit LLMs beschriften, bereinigen und anreichern.

Ein agentenbasiertes Unternehmensrecherche-Tool, angetrieben von LangGraph und Tavily, das mithilfe eines Multi-Agenten-Frameworks eine eingehende Prüfung von Unternehmen durchführt. Es nutzt Google Gemini 2.5 Flash und OpenAI GPT-5.1 im Backend für die Inferenz.

Aix-DB basiert auf dem LangChain/LangGraph-Framework und kombiniert die MCP Skills Multi-Agenten-Kollaborationsarchitektur, um eine End-to-End-Konvertierung von natürlicher Sprache zu Dateneinblicken zu ermöglichen.

Ein Python-Chatbot-Framework mit natürlichen Sprachverständnis und künstlicher Intelligenz.

Ein koreanisches Tutorial basierend auf der offiziellen LangChain-Dokumentation, dem Cookbook und weiteren praktischen Beispielen. Durch dieses Tutorial lernst du, LangChain einfacher und effektiver zu nutzen.

Unbegrenzter Kontext. Speicher, der sich selbst verwaltet. Eine Sitzung fürs Leben. Der Hippocampus für Coding-Agenten, Teil von CortexKit.

Ein Index des LangChain- und LangGraph-Ökosystems: Konzepte, Projekte, Tools, Templates und Leitfäden für LLM- und Multi-Agenten-Anwendungen.

PageLM ist eine Community-gesteuerte Version von NotebookLM und eine Bildungsplattform, die Lernmaterialien in interaktive Ressourcen wie Quizze, Karteikarten, Notizen und Podcasts umwandelt.

Text-to-Speech, RAG und LLMs. Alles lokal!

🤖 Erstellen Sie LLM-Agenten in Sekundenschnelle mit Ihren Prompts. Alles, was Sie zur Erstellung eines LLM-Agenten benötigen – Tools, Prompts, Frameworks und Modelle – an einem Ort.

Full-Stack-KI-App-Generator – FastAPI + Next.js mit KI-Agenten, RAG, Streaming, Authentifizierung und über 20 Integrationen direkt einsatzbereit.

📚 „Deep Agents in der Praxis“ – Präsentiert vom offiziellen LangChain-Botschafter, basierend auf dem LangChain- / LangGraph-Ökosystem, ein vollständiger Leitfaden zur Erstellung produktionsreifer AI Agents von Grund auf

Speicher, den KI-Agenten lieben!

Praktischer Kurs zu Large Language Models.

DATAGEN: Ein KI-gestützter Multi-Agenten-Forschungsassistent zur Automatisierung von Hypothesengenerierung, Datenanalyse und Berichterstattung.

🤖 Die umfassendste Liste von KI-Agenten, -Frameworks und -Tools im Jahr 2026. Über 300 Ressourcen · Über 20 Kategorien · Monatlich aktualisiert.

Claude Code für den Finanzmarkt

Verbinden Sie beliebige KI-Agenten mit Solana-Protokollen

LLPhant – Ein umfassendes PHP Generative AI Framework mit OpenAI GPT-4. Inspiriert von Langchain

Ein projektbasiertes Kurs-Repository zur Entwicklung von KI-Agenten mit LangChain v1+ und LangGraph: Suchagenten, RAG-Systeme, Reflexionsagenten und Code-Interpreter.

Dieses Repository bietet eine fortgeschrittene Retrieval-Augmented-Generation-Lösung (RAG) für komplexe Frage-Antwort-Szenarien. Es nutzt ausgeklügelte graphenbasierte Algorithmen zur Bewältigung der Aufgaben.