rag

La forma más fácil de usar Agentic RAG en cualquier empresa

OpenKB: Base de conocimiento abierta para LLM

Tu agente en la terminal, equipado con herramientas locales: escribe código, usa la terminal, navega por la web. ¡Crea tu propio agente autónomo persistente!

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Recursos técnicos para desarrolladores de IA para construir aplicaciones, agentes y sistemas utilizando Oracle AI Database y servicios de OCI

🚀 Guía intensiva de AI Agent 2026: tutorial práctico, ruta de aprendizaje completa, proyectos reales y banco de preguntas de entrevista. Enfocado en roles de ingeniería de aplicaciones de grandes modelos, cubriendo LangChain, LangGraph, Coze, Dify, MCP, habilidades, LLM, RAG, ingeniería de prompts, despliegue empresarial y ajuste fino.

Muestra de IA generativa de MongoDB: una colección exhaustiva de ejemplos y aplicaciones de muestra que cubren generación aumentada por recuperación (RAG), agentes de IA y casos de uso específicos de la industria.

AdalFlow: La librería para construir y autooptimizar aplicaciones LLM.

Flujos de trabajo de referencia de IA generativa optimizados para infraestructura acelerada y arquitectura de microservicios.

Todo lo que necesitas saber para construir tu propia aplicación RAG.

Aprovecha los LLM con programación multiagente

AI-powered virtual executive team — a single coherent executive persona backed by 8 specialist agents (FastAPI + Next.js).

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

Una implementación de GraphRAG simple y fácil de modificar

Hypergraph es más potente. Transforma texto no estructurado en conocimiento estructurado con LLMs. Grafos, hipergrafos y extracciones espacio-temporales, con un solo comando.

La forma más fácil y perezosa de crear aplicaciones de LLMs multiagente.

Agente RAG Agentic de nivel empresarial: cobertura de extremo a extremo que incluye análisis de documentos, recuperación múltiple, reconocimiento de intenciones, reescritura de preguntas, memoria de sesión, llamadas a herramientas MCP y razonamiento profundo. Orientado a escenarios de negocios reales, con una implementación de ingeniería completa desde cero.

Entorno de ejecución de agentes de IA portátil para la JVM. Una clase @Agent se ejecuta en Spring AI, LangChain4j, Anthropic o 9 más detrás de una sola SPI. Transmisión de tokens, llamadas a herramientas, aprobaciones humanas y gobernanza a través de WebSocket, SSE, gRPC o WebTransport/HTTP3. Compatible con MCP, A2A y AG-UI.

Streamer-Sales: Un LLM para streamers de ventas que genera explicaciones de productos para incentivar la compra. Incluye flujo de datos, aceleración de inferencia con LMDeploy, RAG, TTS, generación de avatares digitales, agentes con búsqueda web, ASR, frontend en Vue, backend en FastAPI y despliegue con Docker-compose.

SimpleMem: Memoria continua eficiente para agentes de LLM — Texto y multimodal

Motor de recuperación multimodal de código abierto (Morphik Core). Por Morphik: backend de IA para enfermería especializada y residencias de ancianos (morphik.ai).

PipesHub es una capa de contexto de IA de código abierto y totalmente extensible que unifica tus datos empresariales para una búsqueda empresarial explicable y automatización de flujos de trabajo agénticos.

Una colección de métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para construir historias y modelos.

Interactúa con tu base de datos SQL mediante lenguaje natural a SQL usando LLMs

Una base de conocimiento personal que se construye y mantiene sola. Agrega fuentes: Claude (o Codex/Gemini) las lee, extrae conocimiento y mantiene una wiki persistente interconectada. Funciona con Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini CLI. Sin necesidad de clave API.

AnyCrawl 🚀: Un rastreador en Node.js/TypeScript que convierte sitios web en datos listos para LLM y extrae resultados estructurados de SERP de Google/Bing/Baidu, etc. Multihilo nativo para procesamiento masivo.

Sistema de ingeniería de contenido GEO y distribución multisitio de código abierto con tareas de IA, RAG/fragmentación semántica, análisis, agente GEOFlow y publicación de destino en WordPress.

ReMe: Kit de gestión de memoria para agentes - Recuérdame, refíname.

Un marco de trabajo optimizado y personalizable para la evaluación eficiente y el análisis de rendimiento de modelos grandes (LLM, VLM, AIGC).

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