rag

Scraper de Python basado en IA

FastGPT es una plataforma basada en conocimiento construida sobre LLMs, que ofrece un conjunto integral de capacidades listas para usar, como procesamiento de datos, recuperación RAG y orquestación visual de flujos de trabajo de IA, permitiéndote desarrollar y desplegar fácilmente sistemas complejos de preguntas y respuestas sin necesidad de una configuración o instalación extensa.

Sim es el espacio de trabajo colaborativo para construir, desplegar y monitorear agentes y flujos de trabajo de IA. Utilizado por más de 100,000 creadores.

Este repositorio muestra varias técnicas avanzadas para sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Cada técnica cuenta con un tutorial detallado en un notebook.

Analizador de PDF para datos listos para IA. Automatiza la accesibilidad de PDF. Código abierto.

Convierte cualquier PDF de un libro técnico en una habilidad de Claude Code — lista para estudiar, consultar y usar mientras trabajas.

Framework de orquestación de IA de código abierto para crear aplicaciones de LLM listas para producción e ingeniadas por contexto. Diseña pipelines modulares y flujos de trabajo de agentes con control explícito sobre la recuperación, el enrutamiento, la memoria y la generación. Diseñado para agentes escalables, RAG, aplicaciones multimodales, búsqueda semántica y sistemas conversacionales.

Una herramienta de código abierto basada en RAG para chatear con tus documentos.

¿Cuáles son los principios que podemos usar para construir software impulsado por LLM que sea lo suficientemente bueno para ponerlo en manos de clientes en producción?

Prueba tus prompts, agentes y RAGs. Pruebas de penetración, análisis de vulnerabilidades y red teaming para IA. Compara el rendimiento de GPT, Claude, Gemini, DeepSeek y más. Configuraciones declarativas simples con integración para línea de comandos y CI/CD. Utilizado por OpenAI y Anthropic.

Más de 50 tutoriales e implementaciones para técnicas de agentes de IA generativa, desde bots conversacionales básicos hasta sistemas multiagente complejos.

✅ (Completado) Notas de deep learning súper completas: PyTorch de Tutui, Dive into Deep Learning de Mu Li, Deep Learning de Andrew Ng y agentes de LLM de Dafei.

🔥 MaxKB es una plataforma de código abierto para construir agentes de nivel empresarial.

Una plataforma de desarrollo de agentes de IA con herramientas visuales todo en uno, que simplifica la creación, depuración y despliegue de agentes como nunca antes. Crea tu agente de IA a tu manera con Coze.

Tutoriales de extremo a extremo y orientados a código para construir agentes GenAI de nivel de producción. Desde el prototipo hasta el despliegue empresarial.

Plataforma de conocimiento LLM de código abierto: transforma documentos sin procesar en un RAG consultable, un agente de razonamiento autónomo y una Wiki automantenible.

Asistente de datos de IA agéntica de código abierto para la próxima generación de productos de IA + Datos.

Recursos de IA y tutoriales de Vibe Coding para principiantes. Incluye guías para modelos como DeepSeek, GPT, Gemini, Claude y GLM, noticias de IA, prompts, enciclopedia de conocimientos (Agent Skills, RAG, MCP, A2A), programación con IA, herramientas (Cursor, Claude Code, TRAE, Codex, Copilot), frameworks (Spring AI, LangChain) y monetización de productos de IA.

Sistema operativo de agentes de código abierto

Plataforma de IA privada para agentes, asistentes y búsqueda empresarial. Constructor de agentes integrado, investigación profunda, análisis de documentos, soporte multimodelo y conectividad API para agentes.

Plataforma de nivel de producción para construir bots de mensajería instantánea agénticos (compatible con Discord, Slack, LINE, Telegram, WeChat, Feishu, DingTalk, QQ, Matrix, integrando ChatGPT, DeepSeek, Dify, Claude, Gemini, etc.)

GenBI (BI generativo) para agentes de IA, una solución de texto a SQL de código abierto y gobernada a través de una capa de contexto abierta que convierte preguntas en lenguaje natural en paneles, gráficos y SQL confiables en más de 20 fuentes de datos.

Un índice vectorial construido sobre TurboQuant, escrito en Rust con enlaces para Python

Capa de memoria para AI Agents. Reemplaza complejos pipelines de RAG con una capa de memoria sin servidor y de archivo único. Brinda a tus agentes recuperación instantánea y memoria a largo plazo.

Memori es una infraestructura de memoria nativa para agentes. Una capa agnóstica de LLM que convierte la ejecución y las conversaciónes de agentes en un estado estructurado y persistente para sistemas de producción. Diseñado para empresas, Memori funciona con la infraestructura de datos que ya utilizas, sin necesidad de reemplazarla, y se despliega en la nube gestionada, nube de inquilino único, VPC y entornos locales.

Alternativa a NotebookLM de código abierto. Investiga la web abierta con datos en vivo (Reddit, YT, IG, TikTok, Indeed, Google Search, Maps, etc.) a través de una plataforma, API o servidor MCP. Únete a nuestro Discord: https://discord.gg/ejRNvftDp9

Una base de datos vectorial en proceso, ligera y ultrarrápida.

Una potente herramienta para crear conjuntos de datos para el ajuste fino de LLM, RAG y Eval

Este proyecto es un tutorial de desarrollo de aplicaciones de modelos grandes orientado a desarrolladores principiantes. Dirección de lectura en línea: https://datawhalechina.github.io/llm-universe/

💡 Marco de trabajo de IA todo en uno para búsqueda semántica, orquestación de LLM y flujos de trabajo de modelos de lenguaje