agentic-rag

18 leçons pour commencer à créer des agents IA.

Base de données contextuelle auto-évolutive pour agents IA. Unifie la mémoire, le RAG de connaissances et les compétences des agents.

Un système de curation de connaissances alimenté par LLM qui recherche un sujet et génère un rapport complet avec citations.

Ce dépôt présente diverses techniques avancées pour les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG). Chaque technique dispose d'un tutoriel détaillé sous forme de notebook.

Framework d'orchestration IA open source pour créer des applications LLM prêtes pour la production avec une ingénierie de contexte. Concevez des pipelines modulaires et des flux de travail d'agents avec un contrôle explicite sur la récupération, le routage, la mémoire et la génération. Conçu pour les agents scalables, le RAG, les applications multimodales, la recherche sémantique et les systèmes conversationnels.

MCP de recherche de code pour Claude Code. Utilise l'intégralité de la base de code comme contexte pour tout agent de programmation.

Deeplake est un runtime de données IA pour les agents. Il fournit une base de données Postgres serverless avec un datalake multimodal, permettant une récupération et un entraînement évolutifs.

Alternative open source de recherche approfondie à Reason, permettant d'effectuer des recherches sur des données privées. Écrit en Python.

Bibliothèque de mémoire pour la création d'agents avec état.

Plateforme d'agents de connaissances multi-locataires auto-hébergeable : RAG unifié, graphes de connaissances, multi-agents, MCP/Skills, bac à sable et gestion des permissions.

Nexent est une plateforme sans code pour générer automatiquement des agents IA de qualité production en utilisant les principes d'ingénierie Harness : outils unifiés, compétences, mémoire et orchestration avec contraintes intégrées, boucles de rétroaction et plans de contrôle.

Tout ce qu'il faut savoir pour créer votre propre application RAG

Un RAG agentique modulaire construit avec LangGraph — apprenez les agents de génération augmentée par récupération en quelques minutes.

Agent RAG d'entreprise couvrant l'analyse de documents, la recherche multi-voies, la reconnaissance d'intention, la réécriture de questions, la mémoire de session, les outils MCP et le raisonnement approfondi.

Systèmes multi-agents, mémoire, planification et boucles de raisonnement.

Intégration de GraphRAG, LightRAG et Neo4j-llm-graph-builder pour la construction et la recherche de graphes de connaissances. Combine la technologie DeepSearch pour le raisonnement RAG privé et inclut un framework d'évaluation personnalisé pour GraphRAG.

La plateforme RAG open-source : citations intégrées, recherche approfondie, plus de 22 formats de fichiers, partitions, serveur MCP, et plus encore.

Agentic-RAG explore les systèmes avancés de génération augmentée par récupération améliorés par des agents LLM.

AuditPilot : agents IA d'entreprise auditables pour des flux de travail basés sur des preuves, des outils gouvernés, des bancs d'essai d'évaluation, la revue humaine et la remédiation.

Nuwax Agent OS - Une plateforme de développement et d'exploitation d'agents IA de niveau entreprise, offrant une solution complète pour la création et la distribution d'agents, la gestion de bases de connaissances, le proxy de modèles, le système de mémoire et l'écosystème de plugins.

[ACL 2026 KnowFM] Ressources impressionnantes sur la recherche approfondie par agents.

Healthy Diet AI Agent est un backend Bun + TypeScript pour le chat nutritionnel, l'analyse d'images alimentaires, l'ingestion de documents RAG et des conseils diététiques basés sur les connaissances.

Dépôt du cours pratique LangGraph pour créer des agents LLM de niveau production avec RAG agentique, ReAct et des flux de travail par réflexion.

Projekt J.E.N.O.V.A est une série complète de composants pour Godot Engine qui étend ses capacités avec des technologies de pointe.

La bibliothèque .NET pour créer des agents IA avec plus de 30 connecteurs intégrés.

YT Navigator : Explorateur de contenu YouTube propulsé par l'IA qui vous permet de rechercher et de dialoguer avec les vidéos de chaînes à l'aide d'agents IA. Extrayez des informations de plusieurs heures de contenu en quelques secondes grâce à la recherche sémantique et à des horodatages précis.

RAG agentique pour la recherche de documents locale et auto-hébergée : recherche hybride, ré-occultation et RAG multimodal sur LanceDB intégré, avec analyse Docling et serveur MCP

企业级 AI 智能体 Agent 平台，覆盖智能对话、文档知识问答、联网搜索、RAG 检索、MCP 工具协议、Skills 扩展等完整能力。三层执行器体系、双通道混合检索、组合式切块引擎、会话记忆管理、全链路可观测，每个环节都经过深 度设计和工程化打磨。

NextPlaid, ColGREP : recherche multi-vecteurs, de la base de données aux agents de codage.