embeddings

Un plugin Obsidian pour interagir avec votre assistant IA axé sur la confidentialité, rendant votre second cerveau encore plus intelligent.

Cette série vous emmène des fondamentaux du NLP et de la vision par ordinateur jusqu'à la pointe des modèles vision-langage.

Recherche sémantique open source pour votre agent IA.

Une exploration approfondie des embeddings, en commençant par les fondamentaux.

Un service FastAPI pour la recherche textuelle sémantique utilisant des embeddings précalculés et des mesures de similarité avancées, avec une prise en charge native de divers types de fichiers via textract.

Base de données vectorielle intégrable pour Go avec une interface similaire à Chroma, sans dépendances tierces. Fonctionne en mémoire avec persistance optionnelle.

Bibliothèque Rust pour générer des plongements vectoriels et effectuer un reranking en local.

Ressources, exemples et tutoriels pour l'IA multimodale, le RAG et les agents utilisant la recherche vectorielle et les LLM

Un outil pour apprendre les représentations vectorielles de mots et d'entités à partir de Wikipédia

Dépôt d'exemples de code pour les capacités de recherche vectorielle dans Azure AI Search.

RAG basé sur l'ID avec FastAPI : intégration avec Langchain et PostgreSQL/pgvector.

Extension de base de données vectorielle pour PostgreSQL destinée à la création d'applications d'IA.

Epsilla est un système de gestion de base de données vectorielles haute performance.

Un outil d'indexation de dépôts de code pour booster votre expérience LLM.

Neum AI est un framework de premier ordre pour gérer la création et la synchronisation d'embeddings vectoriels à grande échelle.

Catalyst est une bibliothèque de traitement du langage naturel (NLP) en C# conçue pour la vitesse. Inspirée par la conception de spaCy, elle propose des modèles pré-entraînés, une prise en charge native de l'entraînement d'embeddings de mots et de documents, ainsi que des modèles flexibles de reconnaissance d'entités.

Magick est une boîte à outils de pointe pour une nouvelle génération de créateurs d'IA. Créez de la magie avec nous !

LinGoose est un framework Go pour créer des applications IA/LLM performantes

Entraîner des modèles par apprentissage contrastif avec PyTorch.

Correspondance floue, regroupement et évaluation de chaînes de caractères.

Exemples montrant comment créer des applications Java alimentées par l'IA générative et les LLM en utilisant Spring AI et Spring Boot.

Microsoft Foundry (démos, documentation, accélérateurs).

Base de données relationnelle embarquée et API de données native en Rust.

VectorFlow est un pipeline d'embedding vectoriel à haut volume qui ingère des données brutes, les transforme en vecteurs et les écrit dans la base de données vectorielle de votre choix.

Ajustement d'instructions représentationnelles génératives

Vestige offre aux agents IA une mémoire aiguisée : un serveur MCP Rust local-first qui remonte le temps pour trouver le changement discret, la décision ou le service responsable de la panne d'aujourd'hui, plutôt qu'un sosie.

The Clay Foundation Model : un modèle d'IA open source et une interface pour la Terre

Classifier les descriptions de crimes de San Francisco de Kaggle en 39 classes. Construire le modèle avec CNN, RNN (GRU et LSTM) et des plongements de mots sur Tensorflow.

Un framework RAG pour NodeJS permettant de travailler facilement avec les LLM et les embeddings

Open-source infrastructure that turns scattered SKILL.md files into curated, retrieval-ready agent-skill corpora—with retrieval and evaluation tooling included.