rag

Una aplicación nativa de macOS que permite a los usuarios chatear con un LLM local capaz de responder con información de archivos, carpetas y sitios web en tu Mac sin instalar ningún otro software. Desarrollado con llama.cpp.

🔥 Encuesta completa sobre Context Engineering: desde el prompt engineering hasta sistemas de IA listos para producción. Cientos de papers, frameworks y guías de implementación para LLMs y agentes de IA.

🚀 EvoAgentX: Construyendo un ecosistema autoevolutivo de agentes de IA

RAG Web UI es un sistema de diálogo inteligente basado en la tecnología RAG (Generación Aumentada por Recuperación).

Neo.mjs es un organismo de software autoevolutivo: un equipo profesional de ingeniería de IA de extremo a extremo cuyo enjambre de modelos cruzados habita aplicaciones en vivo a través de Neural Link, Active Hybrid GraphRAG, DreamService y bucles de autocuración.

Habilidades de agentes para productos de NVIDIA: instálalas en Claude Code, Codex y otros agentes de codificación para ejecutar flujos de trabajo de IA física, robótica, simulación, CUDA y RAG de extremo a extremo.

Biblioteca de Python rápida, precisa y ligera para crear embeddings de última generación

Plataforma de entrevistas de IA de código abierto construida con Spring Boot 4.1, Java 25, Spring AI 2.0, React, PostgreSQL/pgvector, Redis y RustFS, que admite análisis inteligente de currículums, entrevistas simuladas, entrevistas por voz y RAG de base de conocimientos.

Aprende a construir tu asistente de IA Second Brain con LLMs, agentes, RAG, fine-tuning, LLMOps y técnicas de sistemas de IA.

Búsqueda por IA y RAG sin mover tus datos. Obtén respuestas instantáneas de la base de conocimientos de tu empresa en más de 100 aplicaciones manteniendo los datos seguros. Despliegue en minutos, no en meses.

Jupyter Notebooks para ayudarte a familiarizarte con las bases de datos vectoriales Pinecone

Una colección seleccionada de proyectos prácticos de IA que implementan sistemas OCR, RAG, agentes de IA y otros casos de uso de IA.

Guía de diseño de sistemas de IA para ingenieros que construyen sistemas de IA de producción y evaluaciones.

pingcap/autoflow es una herramienta de base de conocimientos conversacional basada en Graph RAG y construida con TiDB Serverless Vector Storage. Demo: https://tidb.ai

Tu hoja de trucos para la entrevista de ingeniería de IA: preguntas y respuestas.

La base de datos de búsqueda nativa de IA. Ideal para el almacenamiento de agentes, unifica datos vectoriales, de texto, estructurados y semiestructurados en un solo motor. Esta base de datos todo en uno hace que los agentes sean más inteligentes, fáciles de ejecutar y más estables.

Memoria a largo plazo basada en perfiles de usuario para aplicaciones de chat con IA.

Un sistema de agente de investigación de código abierto profundamente integrado con tu biblioteca Zotero.

Sistema de código abierto nativo de IA para la creación de novelas largas, que utiliza agentes, construcción de mundos, motores de escritura, RAG y flujos de trabajo de producción completa para ayudar a los principiantes a pasar de una idea a una novela completa.

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

[EMNLP-2024] Construye agentes de lenguaje multimodales para prototipado rápido y producción

La capa de memoria de código abierto para agentes autónomos

Proyecto práctico de desarrollo de IA basado en Spring Boot 3, Java 21 y Spring AI. Incluye la creación de una aplicación de asistente de citas y el agente autónomo YuManus con modo ReAct. Cubre integración de grandes modelos, características de Spring AI, ingeniería de prompts, RAG, bases de datos vectoriales, Tool Calling, protocolo MCP, desarrollo de AI Agents y herramientas como Cursor AI. Un tutorial integral para dominar las tecnologías de IA esenciales y mejorar la competitividad profesional.

Awesome-GraphRAG: Una lista seleccionada de recursos (estudios, artículos, pruebas comparativas y proyectos de código abierto) sobre generación aumentada por recuperación basada en grafos.

Herramienta de escritura de propuestas de IA lista para usar, herramienta de generación de propuestas con IA, caja de herramientas de licitación, base de conocimiento, verificación de plagio de propuestas, verificación de elementos de exclusión, totalmente de código abierto y gratuita, bienvenido a usarlo.

Apache Hamilton ayuda a los científicos de datos e ingenieros a definir flujos de datos comprobables, modulares y autodocumentados que codifican la procedencia, el rastreo y los metadatos. Se ejecuta y escala en cualquier lugar donde lo haga Python.

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

Una capa de memoria persistente y unificada para todos tus agentes de IA (ej. Claude Code, Codex), respaldada por Markdown y Milvus.

Construye, ejecuta y escala agentes de IA como API y microservicios

Aprende Ollama de forma práctica, despliegue de grandes modelos en CPU. Dirección de lectura en línea: https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/