embeddings

Une couche de mémoire persistante et unifiée pour tous vos agents IA (ex: Claude Code, Codex), basée sur Markdown et Milvus.

Gestion de toutes les données non structurées, telles que la recherche inversée d'images, la recherche audio, la recherche moléculaire, l'analyse vidéo, les systèmes de questions-réponses, le NLP, etc.

Collection de modèles d'IA pré-entraînés à la pointe de la technologie pour le SDK ailia.

Recherche vectorielle distribuée pour les applications natives IA

Lecteur de livres électroniques multiplateforme alimenté par l'IA avec recherche sémantique, chat RAG, stockage vectoriel local, notes, synthèse vocale (TTS) et synchronisation WebDAV.

Ce dépôt est obsolète et sera archivé

Embeddings statiques rapides et à la pointe de la technologie

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

[ACL 2023] Un seul embedder pour toutes les tâches : plongements de texte affinés par instruction.

Le Virtual Feature Store. Transformez votre infrastructure de données existante en un feature store.

Synthèse vocale, RAG et LLM. Entièrement en local !

SDK de l'API développeur Nomic

Outils de recherche sémantique et d'analyse de documents en ligne de commande

Une interface GPT tout-en-un robuste pour Discord. Conversations de style ChatGPT, génération d'images, modération par IA, index/bases de connaissances personnalisés, résumé YouTube, et plus encore !

Recherche sémantique et graphes d'appels pour agents IA (100 % local).

Classification de textes chinois (longs, courts, multi-étiquettes) et similarité de phrases avec Keras NLP, incluant des classes de base pour les embeddings et les réseaux (graph), FastText, TextCNN, CharCNN, TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM, LEAM et TextGCN.

Modernisation de BERT via des changements d'architecture et une mise à l'échelle

LLPhant - Un framework complet d'IA générative pour PHP utilisant OpenAI GPT 4, inspiré de Langchain.

Entraînement tout-en-un pour les modèles de vision (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3) : pré-entraînement, réglage fin et distillation.

Hivemind transforme vos traces en compétences réutilisables entre agents

Ce dépôt contient des exemples pour aider les clients à démarrer avec le service Amazon Bedrock. Il inclut des exemples pour tous les modèles fondamentaux disponibles.

Korvus est un SDK de recherche qui unifie l'ensemble du pipeline RAG en une seule requête de base de données. Construit sur Postgres avec des liaisons pour Python, JavaScript, Rust et C.

Boîte à outils NLP pour le persan.

Résout des tâches de TAL russes de base, API pour les projets Natasha de bas niveau

Awesome-LLM-RAG : une liste organisée de techniques avancées de génération augmentée par récupération (RAG) pour les grands modèles de langage

Moteur de recherche sémantique de code en local-first

Implémentation de l'algorithme node2vec.

Package Python pour la modélisation thématique contextualisée. Les CTM combinent des embeddings contextualisés (ex: BERT) avec des modèles thématiques pour obtenir des sujets cohérents. Publié à l'EACL et ACL 2021 (Bianchi et al.).

Mise en page et rendu de graphes de force accélérés par GPU.

Plongements de sous-mots pré-entraînés dans 275 langues, basés sur le Byte-Pair Encoding (BPE).