qdrant

🤖 Aprende gratis cómo construir un sistema LLM y RAG de extremo a extremo listo para producción utilizando las mejores prácticas de LLMOps: ~ código fuente + 12 lecciones prácticas

Un RAG agéntico modular creado con LangGraph: aprende sobre agentes de generación aumentada por recuperación en minutos.

Inteligencia de código fuente de nivel empresarial (+40 M de líneas de código), sin configuración previa, Plugin/Skill/Extension local y privado o MCP: búsqueda semántica híbrida, gráficos de dependencias políglotas, análisis de impacto a nivel de símbolo y flujo de llamadas, visor HTML interactivo, búsqueda entre proyectos y ramas, y conocimiento de BD/API/infraestructura. Un 61 % menos de tokens, un 84 % menos de llamadas, 37 veces más rápido. Versión en la nube en beta.

Representar, enviar, almacenar y buscar datos multimodales

La plataforma no-code para construir agentes de LLM personalizados

Plataforma todo en uno para búsqueda, recomendaciones, RAG y análisis ofrecida a través de API

Este repositorio contiene varias técnicas avanzadas para sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

Cliente de Python para el motor de búsqueda vectorial Qdrant.

Un sistema operativo de memoria de 7 capas para Hermes Agent: memoria persistente con Qdrant, hechos estructurados, recuperación de fabric, wiki auto-curada e inyección de contexto quirúrgico. Se ejecuta localmente con cualquier proveedor de LLM.

RAG conversacional local con contenedores configurables

🚀 Plataforma de automatización de IA autoalojada. Despliega n8n, Ollama, Flowise, RAG, Supabase y más de 30 herramientas con un solo comando. HTTPS automático. Alternativa gratuita a Zapier/Make.

Memoria a largo plazo para asistentes de IA. Almacén de grafos y vectores que recuerda decisiones, relaciones y contexto entre sesiones

Herramienta de análisis de inteligencia de fuentes abiertas (OSINT) que aprovecha embeddings potenciados por GPT y motores de búsqueda vectorial para un procesamiento de datos eficiente