rag

Le moyen le plus simple d'utiliser le RAG agentique en entreprise.

OpenKB : base de connaissances pour LLM ouverts.

Votre agent dans le terminal, équipé d'outils locaux : écrit du code, utilise le terminal et navigue sur le web. Créez votre propre agent autonome et persistant.

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Ressources techniques pour les développeurs IA afin de construire des applications, des agents et des systèmes utilisant Oracle AI Database et les services OCI

Guide complet et systématique des agents IA 2026 : tutoriels pratiques, parcours d'apprentissage, projets, préparation aux entretiens, couvrant LangChain, LangGraph, Coze, Dify, MCP, LLM, RAG et déploiement en entreprise.

Vitrine de l'IA générative de MongoDB : une collection exhaustive d'exemples et d'applications couvrant la génération augmentée par récupération (RAG), les agents IA et des cas d'usage spécifiques à l'industrie.

AdalFlow : bibliothèque pour construire et optimiser automatiquement des applications LLM.

Workflows de référence en IA générative optimisés pour une infrastructure accélérée et une architecture de microservices.

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

Exploiter les LLM avec la programmation multi-agents

AI-powered virtual executive team — a single coherent executive persona backed by 8 specialist agents (FastAPI + Next.js).

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

Une implémentation simple et facile à modifier de GraphRAG.

Hypergraph est plus puissant. Transformez du texte non structuré en connaissances structurées grâce aux LLM. Graphes, hypergraphes et extractions spatio-temporelles, en une seule commande.

Le moyen le plus simple et le plus rapide de créer des applications LLM multi-agents.

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.

Runtime d'agent IA portable pour la JVM. Une classe @Agent unique compatible avec Spring AI, LangChain4j, Anthropic et 9 autres via une SPI. Supporte le streaming de jetons, les appels d'outils, les validations humaines et la gouvernance via WebSocket, SSE, gRPC ou WebTransport/HTTP3. Compatible MCP, A2A et AG-UI.

Streamer-Sales 销冠 —— LLM pour le live shopping. Un modèle capable de présenter des produits en stimulant l'intention d'achat selon leurs caractéristiques. Inclut un processus de génération de données, l'accélération d'inférence avec LMDeploy, RAG, TTS, avatars numériques, agents avec recherche web, ASR, frontend Vue et backend FastAPI avec déploiement Docker-compose.

SimpleMem : mémoire à long terme efficace pour les agents LLM, supportant le texte et le multimodal.

Moteur de recherche multimodal open source (Morphik Core). Par Morphik — Back-office IA pour les soins infirmiers et les résidences seniors (morphik.ai).

PipesHub est une couche de contexte IA open-source et extensible qui unifie vos données métier pour la recherche en entreprise explicable et l'automatisation des flux de travail par agents.

Une collection de méthodes scientifiques, processus, algorithmes et systèmes pour construire des histoires et des modèles.

Interagissez avec votre base de données SQL, du langage naturel vers SQL en utilisant des LLM.

Une base de connaissances personnelle qui se construit et se maintient automatiquement. Ajoutez des sources — Claude (ou Codex/Gemini) les lit, extrait les connaissances et maintient un wiki interconnecté persistant. Fonctionne avec Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini CLI. Aucune clé API requise.

AnyCrawl : Un crawler Node.js/TypeScript transformant les sites web en données prêtes pour les LLM et extrayant des résultats structurés de Google/Bing/Baidu. Support natif du multi-threading pour le traitement de masse.

Système open source d'ingénierie de contenu GEO et de distribution multi-sites avec tâches IA, RAG/découpage sémantique, analytique, agent GEOFlow et publication vers WordPress.

ReMe : Kit de gestion de mémoire pour agents - Remember Me, Refine Me.

Un framework rationalisé et personnalisable pour l'évaluation efficace et le benchmarking de performance des grands modèles (LLM, VLM, AIGC).

[KDD'2026] "VideoRAG : Discutez avec vos vidéos"