retrieval-augmented-generation

Serveur d'inférence open-source et cluster de production pour tous les modèles nécessaires à vos agents.

Code utilisé pour entraîner et exécuter l'inférence avec les modèles ColVision, tels que ColPali, ColQwen2 et ColSmol.

Plateforme tout-en-un pour la recherche, les recommandations, le RAG et l'analytique via API

Awesome-GraphRAG : une liste organisée de ressources (études, articles, benchmarks et projets open source) sur la génération augmentée par récupération basée sur les graphes.

Ressources complètes sur l'IA générative, incluant une feuille de route détaillée, des projets, des cas d'utilisation, la préparation aux entretiens et la préparation au codage.

Recherche vectorielle distribuée pour les applications natives IA

Assistant NestJS + développement de chatbot IA

[ACL2026] "MiniRAG : Simplifier le RAG avec des modèles de langage petits et open source"

Une collection communautaire de frameworks, projets et ressources RAG (Retrieval-Augmented Generation). Contribuez et explorez l'écosystème RAG en constante évolution.

Le blueprint NVIDIA AI pour la recherche et le résumé vidéo (VSS) est une architecture de référence accélérée par GPU pour créer des agents d'analyse vidéo avec des alertes vérifiées en temps réel, des questions-réponses visuelles et des rapports automatisés. Le blueprint VSS utilise des modèles de langage visuel (VLM) tels que NVIDIA Cosmos, des LLM tels que NVIDIA Nemotron, le RAG et NVIDIA NIMs.

WFGY se dirige vers le protocole WFGY 5.0 Polaris, une version open-source majeure pour le raisonnement IA, le RAG, les agents et les flux de travail réels. Inclut Problem Map, Global Debug Card, WFGY 4.0 et l'Easter Egg CFV.

L'implémentation officielle de RAPTOR : Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval

[EMNLP 2025 Oral] MemoryOS est conçu pour fournir un système d'exploitation mémoire pour les agents IA personnalisés.

Liste de logiciels permettant d'effectuer des recherches sur le web avec l'assistance de l'IA : https://hf.co/spaces/felladrin/awesome-ai-web-search

Guide complet pour apprendre le RAG, des bases aux concepts avancés.

Liste impressionnante d'applications de Retrieval-Augmented Generation (RAG) en IA générative.

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

Le SmythOS Runtime Environment (SRE) est un runtime open-source et cloud-native pour l'IA agentique. Sécurisé, modulaire et prêt pour la production, il permet aux développeurs de créer, exécuter et gérer des agents intelligents dans des environnements locaux, cloud et edge.

TrustRAG : le framework RAG avec saisie fiable et sortie de confiance

RAGLite est une boîte à outils Python pour la génération augmentée par récupération (RAG) avec DuckDB ou PostgreSQL.

Unifie le fine-tuning efficace de la recherche RAG, incluant Embedding, ColBERT et ReRanker.

Le tableur collaboratif pour l'IA. Enchaînez les cellules pour créer des pipelines puissants, testez des prompts et des modèles, et évaluez les réponses des LLM en temps réel. Travaillez ensemble pour concevoir et itérer sur vos applications d'IA.

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

Framework d'appel de fonctions IA en TypeScript, optimisé par des compétences de compilation.

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

Ré-ordonnancement léger et ultra-rapide pour vos pipelines de recherche et de récupération. Supporte le ré-ordonnancement SoTA Listwise et Pairwise basé sur des LLM, des cross-encoders et plus encore. Créé par Prithivi Da, ouvert aux PR et collaborations.

Un guide complet pour débuter et améliorer vos compétences en LLM en 2026 avec peu de connaissances préalables, et rester à jour sur les dernières actualités et techniques de pointe.

RAG sans analyse syntaxique (parsing-free) pris en charge par les VLM.

Chatbot d'assistance à la recherche médicale et au diagnostic multi-agents propulsé par l'IA générative. Conçu pour les professionnels de santé, les chercheurs et les patients.

RAG-Fusion : génération multi-requêtes et Reciprocal Rank Fusion pour une meilleure génération augmentée par récupération. Inclut un outil d'évaluation pour NFCorpus/BEIR.