llama-index

Plateforme d'ingénierie IA open source : évaluations LLM, observabilité, métriques, gestion de prompts, playground et jeux de données. Intégration avec OpenTelemetry, LangChain, OpenAI SDK, LiteLLM et plus encore. 🍊 YC W23

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.

Déboguez, évaluez et surveillez vos applications LLM, systèmes RAG et workflows d'agents avec un traçage complet, des évaluations automatisées et des tableaux de bord prêts pour la production.

[MLsys2026] : RAG sur tout avec LEANN. Bénéficiez de 97 % d'économie de stockage tout en exécutant une application RAG rapide, précise et 100 % privée sur votre appareil personnel.

Guide complet sur les technologies RAG pour le développement d'applications basées sur de grands modèles de langage. Lecture en ligne : https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/

Cache sémantique pour LLM. Entièrement intégré avec LangChain et llama_index.

Plateforme d'observabilité LLM open source. Une ligne de code pour surveiller, évaluer et expérimenter. YC W23

RasaGPT est la première plateforme de chatbot LLM headless basée sur Rasa et Langchain. Construit avec Rasa, FastAPI, Langchain, LlamaIndex, SQLModel, pgvector, ngrok, telegram

Assistant IA de bureau propulsé par GPT-5, GPT-4, o1, o3, Gemini, Claude, Ollama, DeepSeek, Perplexity, Grok, Bielik, incluant chat, vision, voix, RAG, génération d'images et de vidéos, agents, outils, MCP, plugins, synthèse et reconnaissance vocale, recherche web, mémoire, préréglages, assistants et plus encore. Linux, Windows, Mac

Base de données de SDK, frameworks, bibliothèques et outils pour créer, surveiller, déboguer et déployer des agents IA autonomes

La stack d'amélioration continue pour les agents. Nos données d'environnement et nos évaluations alimentent l'amélioration et la surveillance des agents.

Un agent de dépôt basé sur LLM conçu pour aider les développeurs et les équipes à générer de la documentation et à comprendre rapidement les dépôts.

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

Exemple pour concevoir des applications intelligentes avec la stack Copilot de Microsoft pour des expériences produit enrichies par l'IA.

Discuter avec plusieurs PDFs localement

Projets industriels d'IA générative de bout en bout sur les modèles LLM avec déploiement_Awesome LLM Projects

Ce dépôt fournit des programmes pour créer du code de génération augmentée par récupération (RAG) pour l'IA générative avec LlamaIndex, Deep Lake et Pinecone, exploitant la puissance des modèles OpenAI et Hugging Face pour la génération et l'évaluation.