llama-index

🪢 Open-Source-KI-Ingenieurplattform: LLM-Evaluierungen, Beobachtbarkeit, Metriken, Prompt-Management, Playground, Datensätze. Integriert mit OpenTelemetry, LangChain, OpenAI SDK, LiteLLM und mehr. 🍊YC W23

Dieses Repository demonstriert verschiedene fortschrittliche Techniken für Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme. Jede Technik hat ein ausführliches Notebook-Tutorial.

Debuggen, bewerten und überwachen Sie Ihre LLM-Anwendungen, RAG-Systeme und agentenbasierten Workflows mit umfassender Nachverfolgung, automatisierten Evaluierungen und produktionsreifen Dashboards.

[MLsys2026]: RAG on Everything mit LEANN. Profitieren Sie von 97 % Speichereinsparung und führen Sie eine schnelle, präzise und 100 % private RAG-Anwendung auf Ihrem persönlichen Gerät aus.

🔍 Praxisleitfaden zur Entwicklung von LLM-Anwendungen Teil 1: RAG-Technologie-Full-Stack-Leitfaden, Online-Leseadresse: https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/

Semantischer Cache für LLMs. Vollständig integriert mit LangChain und llama_index.

🧊 Open-Source-LLM-Observability-Plattform. Eine Zeile Code zum Überwachen, Auswerten und Experimentieren. YC W23 🍓

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

Desktop-KI-Assistent unterstützt durch GPT-5, GPT-4, o1, o3, Gemini, Claude, Ollama, DeepSeek, Perplexity, Grok, Bielik, Chat, Vision, Sprache, RAG, Bild- und Videoerzeugung, Agenten, Tools, MCP, Plugins, Sprachsynthese und -erkennung, Websuche, Speicher, Voreinstellungen, Assistenten und mehr. Linux, Windows, Mac

Eine Datenbank mit SDKs, Frameworks, Bibliotheken und Tools zum Erstellen, Überwachen, Debuggen und Bereitstellen autonomer KI-Agenten

Der Continuous-Improvement-Stack für Agenten. Unsere Umgebungsdaten und Evaluierungen treiben die Verbesserung und Überwachung von Agenten voran.

Ein LLM-gestützter Repository-Agent, der Entwickler und Teams dabei unterstützt, schnell Dokumentationen zu erstellen und Repositories zu verstehen.

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

Beispiel zur Konzeption intellektueller Apps mit dem Microsoft Copilot-Stack für KI-gestützte Produkterlebnisse.

Lokal mit mehreren PDFs chatten

End-to-End Generative-AI-Branchenprojekte zu LLM-Modellen mit Deployment_Awesome LLM Projects

Dieses Repository bietet Programme zum Erstellen von Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Code für generative KI mit LlamaIndex, Deep Lake und Pinecone unter Nutzung von OpenAI- und Hugging-Face-Modellen für Generierung und Evaluierung.