rag

NVIDIA AI Blueprint für Video-Suche und -Zusammenfassung (VSS) ist eine GPU-beschleunigte Referenzarchitektur zum Erstellen von Video-Analytik-Agenten mit verifizierten Echtzeit-Benachrichtigungen, visueller Q&A und automatisierter Berichterstellung. Der VSS Blueprint verwendet Vision Language Models (VLMs) wie NVIDIA Cosmos, LLMs wie NVIDIA Nemotron, RAG und NVIDIA NIMs.

Erschaffung sozial kompetenter Large Language Models | Umfasst Tutorials zu Prompt Engineering, RAG, Agenten und LLM-Fine-Tuning

YouTube-Volltextsuche – Durchsuche ganz YouTube von der Kommandozeile aus

Sammlung großartiger RAG-Paper für AIGC. Wir schlagen eine Taxonomie der RAG-Grundlagen, -Erweiterungen und -Anwendungen im Paper „Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey“ vor.

WFGY steuert auf das WFGY 5.0 Polaris Protocol zu, ein großes Open-Source-Release für KI-Reasoning, RAG, Agenten und reale Workflows. Enthält Problem Map, Global Debug Card, WFGY 4.0 und das CFV Easter Egg.

Schnelle BM25-Suche in Python, angetrieben von Numpy und Numba

Schnelle und effiziente Extraktion unstrukturierter Daten. Geschrieben in Rust mit Bindings für viele Sprachen.

Ein Go-Framework zum Erstellen von produktionsreifen Agentensystemen mit Graph-Workflows, Tools, Speicher, A2A, AG-UI, MCP, Evaluierung und Observability.

Die offizielle Implementierung von RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval

Eine kuratierte Sammlung von KI-Agenten-Forschungspapieren aus dem Jahr 2026 zu den Themen Agenten-Engineering, Speicher, Evaluierung, Workflows und autonome Systeme.

Agentic-RAG untersucht fortgeschrittene Retrieval-Augmented-Generation-Systeme, die durch KI-LLM-Agenten erweitert wurden.

Erstellen Sie Charaktere in Unity mit LLMs!

Bausteine für die schnelle Entwicklung von GenAI-Anwendungen

Trench — Open-Source-Analyse-Infrastruktur. Ein einzelnes, produktionsbereites Docker-Image auf Basis von ClickHouse, Kafka und Node.js zur Event-Verfolgung. Erstellen Sie ganz einfach Produktanalytik-Dashboards, LLM-RAGs, Observability-Plattformen oder andere Analyseprodukte.

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.

RAG verständlich machen durch den Aufbau von Grund auf. Lokale LLMs, keine Blackboxes – echtes Verständnis von Embeddings, Vektorsuche, Retrieval und kontextangereicherter Generierung.

WikiChat ist ein verbessertes RAG. Es verhindert Halluzinationen großer Sprachmodelle, indem es Daten aus einem Korpus abruft.

Hivemind macht Ihre Traces zu über Agenten hinweg wiederverwendbaren Fähigkeiten

[EMNLP 2025 Oral] MemoryOS wurde entwickelt, um ein Speicher-Betriebssystem für personalisierte KI-Agenten bereitzustellen.

Open-Source-Implementierung von Karpathys LLM Wiki. Dokumente hochladen, das Claude-Konto über MCP verbinden und das Wiki schreiben lassen!

Mit dem Mac sprechen, Dokumente abfragen, keine Cloud erforderlich. Sprach-KI auf dem Gerät + RAG

Wenn Philosophie auf KI trifft

Ein Toolkit zum Erstellen einer optimalen, produktionsbereiten Retrieval-Augmented-Generation-Einrichtung (RAG) für Ihre Daten

Open-Source-Kundenservice für die Produktion mit integrierten Auswertungen und Monitoring

Cache-Augmented Generation: Eine einfache, effiziente Alternative zu RAG

KI-Video-Agenten-Framework für Videointeraktionen und -workflows der nächsten Generation.

Offizielles Repository für „TheoremExplainAgent: Towards Video-based Multimodal Explanations for LLM Theorem Understanding“ [ACL 2025 Oral]

Dieses Repository enthält Beispiele für Kunden, um den Einstieg in den Amazon Bedrock Service zu erleichtern. Es enthält Beispiele für alle verfügbaren Foundation Models.

Ein Konfigurationssystem für konversationelle Q&A-Agenten, selbst gehostete Bereitstellungslösungen und ein praktisches All-in-One-Anwendungs-SDK, mit dem Sie intelligente Q&A-Bots für Ihre GitHub-Repositories erstellen können