rag

🥤 RAGLite es un kit de herramientas de Python para generación aumentada por recuperación (RAG) con DuckDB o PostgreSQL

Awesome AI Memory | Memoria para LLM | Una base de conocimientos curada sobre memoria de IA para LLMs y agentes, que cubre memoria a largo plazo, razonamiento, recuperación y diseño de sistemas nativos de memoria.

API de búsqueda RAG

Laboratorio práctico para construir, probar y evaluar aplicaciones con el framework de modelos fundacionales de Apple.

CLI abierta para integrar búsqueda mediante IA, recomendaciones y recuperación conversacional en sistemas de agentes y sistemas empresariales.

AuditPilot: agentes de IA empresariales auditables para flujos de trabajo basados en evidencia, herramientas gobernadas, entornos de evaluación, revisión humana y entrega de remediaciones.

Unifica el ajuste fino eficiente de la recuperación RAG, incluyendo Embedding, ColBERT y ReRanker.

Servidor de búsqueda empresarial y de sitios de código abierto y autohospedado basado en OpenSearch. Rastrea fuentes web, archivos, bases de datos y la nube, con soporte para más de 20 idiomas, API REST, IA/RAG y búsqueda semántica. Licencia Apache-2.0.

Construye sistemas de agentes. Ejecútalos con confianza. Orquesta agentes, automatiza procesos de negocio, inspecciona cada ejecución y mantén el control humano. Despliega Heym en tu propia infraestructura.

[ICLR 2026] LightMem: Generación aumentada por memoria ligera y eficiente.

La hoja de cálculo colaborativa para IA. Encadene celdas en potentes pipelines, experimente con prompts y modelos, y evalúe las respuestas de LLM en tiempo real. Colabore sin problemas para crear e iterar aplicaciones de IA.

Chatea con tus documentos usando IA local

Dynamiq es un marco de orquestación para aplicaciones de IA agente y LLM

TurboOCR, >200 img/s en OmnidocBench. TensorRT FP16, PP-OCRv6, HTTP + gRPC

Search + Chat = SearChat (chat con IA y búsqueda), compatible con OpenAI, Anthropic, VertexAI, Gemini, DeepResearch, SearXNG y Docker.

Base de datos vectorial integrable para Go con interfaz similar a Chroma y cero dependencias de terceros. En memoria con persistencia opcional.

Memoria de agente para LLMs: 30 notebooks de Jupyter ejecutables que cubren buffers de conversación, almacenes vectoriales, grafos de conocimiento, memoria episódica y semántica, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti, benchmarks LoCoMo y patrones de producción.

Un fork de ClickHouse que admite búsqueda vectorial de alto rendimiento y búsqueda de texto completo.

Un centro estructurado y completo para el aprendizaje de Inteligencia Artificial, que abarca IA, Machine Learning, Deep Learning y Ciencia de Datos con libros, hojas de ruta y recursos seleccionados desde niveles principiantes hasta avanzados.

Framework de TypeScript para llamadas a funciones de IA mejorado con habilidades de compilador.

Un agente de repositorio basado en LLM diseñado para ayudar a desarrolladores y equipos a generar documentación y comprender repositorios rápidamente.

Agente de investigación de acciones con IA que cuenta con flujos de trabajo resilientes, RAG basado en evidencia, informes versionados y evaluación de calidad automatizada.

Motor de análisis multimodal todo en uno + motor de conocimiento listo para IA, basado en ontologías y wiki de LLM

La biblioteca de PDF más rápida para Python y Rust. Extracción de texto, extracción de imágenes, conversión a markdown, creación y edición de PDF. 0.8ms de media, 5 veces más rápida que los líderes del sector, 100% de tasa de éxito en 3,830 archivos PDF. MIT/Apache-2.0.

Un agente de IA para operaciones que comprende su infraestructura, encuentra la causa raíz y la soluciona, directamente desde Slack, Telegram, Lark o DingTalk.

Biblioteca de Rust para generar incrustaciones vectoriales y realizar reranking de forma local.

Re-ranking ligero y ultrarrápido para pipelines de búsqueda y recuperación. Soporta re-ranking Listwise y Pairwise de última generación basado en LLMs, cross-encoders y más.

Crea aplicaciones de IA generativa rápidas y precisas a escala con el SDK de GraphRAG.

Una guía completa para iniciar y mejorar tus habilidades en LLM en 2026 con pocos conocimientos previos en el campo y mantenerte al día con las últimas noticias y técnicas de vanguardia.