rag

Despliega cualquier modelo de IA, agente, base de datos, RAG y pipeline de forma local o remota en minutos.

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Diseño, evaluación y optimización de sistemas RAG de extremo a extremo. Entrenamiento RAG de Geek Time, desglose completo de los 10 componentes principales de RAG y 4 proyectos prácticos para dominar todo el flujo de trabajo de RAG. La implementación de RAG suele orientarse al negocio, no al revés. Por eso necesitamos ajustes, optimizaciones y personalizaciones específicas para diferentes escenarios y problemas. Los detalles son fundamentales, y aquí los exploramos a fondo.

ARGO es una plataforma de agentes de IA de código abierto que lleva Local Manus a su escritorio. Con descarga de modelos en un clic, integración fluida de LLM cerrados y bases de conocimiento RAG que priorizan el modo offline, ARGO se convierte en una potencia de DeepResearch para el pensamiento autónomo, la planificación de tareas y el mantenimiento del 100% de sus datos de forma local. Compatible con Win/Mac/Docker.

🔥 Este repositorio contiene ejemplos completos de aplicaciones, incluyendo sitios web y otros proyectos, desarrollados con Firecrawl.

La suite de IA del lado del cliente más avanzada y completamente offline disponible hoy en Android.

Este repositorio contiene la implementación de AutoSchemaKG, un marco novedoso para la construcción automática de grafos de conocimiento que combina la generación de esquemas mediante conceptualización.

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

Flota de agentes privados con codificación Spec. Cada agente obtiene su propio escritorio acelerado por GPU. Ejecute Claude, Codex, Gemini y modelos abiertos en una pila de IA totalmente privada

Entrenamiento de modelos de forma contrastiva en Pytorch

Álbum centrado en IA: ¡chatea con tu galería usando lenguaje natural! Incluye visión LLM, RAG y gestión de álbumes/galería.

Capa de memoria de archivo único compartida para todos tus agentes, RAG sub-milisegundo sobre texto, fotos y videos en Apple Silicon. Sin servidor, sin API, un solo archivo, Swift puro.

Ejemplos sobre cómo crear aplicaciones Java impulsadas por IA generativa y LLMs utilizando Spring AI y Spring Boot.

Indexación, consultas y aplicaciones de agentes LLM rápidas y en streaming desarrolladas en Rust.

Un marco de agentes innovador impulsado por un motor de KG

Framework para mejorar LLMs en tareas de RAG mediante ajuste fino (fine-tuning).

Repositorio público de materiales de repaso para entrevistas sobre backend Java, agentes de IA, diseño de sistemas y algoritmos.

Ingesta de archivos para generación aumentada por recuperación (RAG) con modelos de lenguaje (LLM) de código abierto, sin depender de terceros y manteniendo los datos confidenciales dentro de su red.

Este blueprint de NVIDIA RAG sirve como solución de referencia para una canalización fundamental de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

Healthy Diet AI Agent es un backend en Bun + TypeScript para chat de nutrición, análisis de imágenes de alimentos, ingesta de documentos RAG y orientación dietética basada en conocimiento.

Generative AI Examples es una colección de ejemplos de IA generativa, como ChatQnA y Copilot, que ilustran las capacidades de canalización del proyecto Open Platform for Enterprise AI (OPEA)

Proyecto práctico de asistente de programación con IA 2025 (por Programmer Yupi), basado en Spring Boot 3.5, Java 21, LangChain4j y IA para construir un robot de aprendizaje de programación y orientación laboral. Cubre integración de modelos de lenguaje, características principales de LangChain4j, chat en streaming, ingeniería de prompts, RAG, bases de datos vectoriales, llamadas a herramientas, protocolo MCP, web scraping, seguridad, desarrollo frontend con Vue.js y notificaciones SSE.

Servidor MCP de inteligencia de código local y CLI para agentes de programación de IA.

AI 小说创作软件：把灵感、角色、世界观、大纲、章节写作、审稿和修稿组织成可控流程；提供 Windows/macOS 桌面版、Ollama 与 DSH 插件预览。

Proporciona a tus agentes de IA memoria colectiva persistente, con absorción de deduplicación, linaje de superposición, búsqueda semántica y una interfaz gráfica de grafos. Compatible con MCP.

Construye agentes rápidamente para sistemas empresariales como OA, ERP, CRM y gestión de tickets, permitiendo que la IA invoque capacidades de negocio reales de forma segura bajo controles de permisos, auditoría y gobernanza.

Un proyecto educativo (paso a paso) para enseñar cómo construir una aplicación lista para producción para RAG.

Chatea con múltiples archivos PDF de forma local.

Rankify: Un kit de herramientas integral en Python para recuperación, re-ranking y generación aumentada por recuperación (RAG). Nuestro kit integra 40 conjuntos de datos de referencia pre-recuperados y admite más de 7 técnicas de recuperación, más de 24 modelos de re-ranking de última generación y múltiples métodos RAG.

Este repositorio contiene el código para "VLM2Vec / MMEB" [ICLR 2025], "VLM2Vec-V2 / MMEB-V2" [TMLR 2026] y "MMEB-V3" [COLM 2026].