qdrant

🤖 LLMOps सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करके एक एंड-टू-एंड प्रोडक्शन-रेडी LLM और RAG सिस्टम बनाना 𝗺𝘂𝗳्त में 𝘀𝗲𝗲𝗻 करें: ~ स्रोत कोड + 12 व्यावहारिक पाठ

LangGraph के साथ निर्मित एक मॉड्यूलर Agentic RAG — मिनटों में Retrieval-Augmented Generation Agents सीखें।

Enterprise-grade (40m+ LOC) codebase intelligence, zero-setup, local & private Plugin/Skill/Extension or MCP: hybrid semantic search, polyglot dependency graphs, symbol-level impact analysis & call-flow, interactive HTML viewer, cross-project & branch-aware search, DB/API/infra knowledge. 61% less tokens, 84% fewer calls, 37x faster. Cloud in beta.

मल्टीमॉडल डेटा का प्रतिनिधित्व करें, भेजें, स्टोर करें और खोजें

कस्टम LLM एजेंट बनाने के लिए नो-कोड प्लेटफॉर्म

API के माध्यम से प्रदान किया जाने वाला सर्च, रिकमेंडेशन, RAG और एनालिटिक्स के लिए ऑल-इन-वन प्लेटफॉर्म

इस रिपॉजिटरी में Retrieval-Augmented Generation (RAG) सिस्टम के लिए विभिन्न उन्नत तकनीकें शामिल हैं।

Qdrant वेक्टर सर्च इंजन के लिए Python क्लाइंट

Hermes Agent के लिए एक 7-लेयर मेमोरी ऑपरेटिंग सिस्टम — Qdrant के साथ पर्सिस्टेंट मेमोरी, संरचित तथ्य, फैब्रिक रिकॉल, ऑटो-क्यूरेटेड विकी, और सर्जिकल संदर्भ इंजेक्शन। स्थानीय रूप से चलता है, कोई भी LLM प्रदाता।

कॉन्फ़िगर करने योग्य कंटेनरों के साथ ऑन-प्रिमाइसेस कन्वर्सेशनल RAG।

🚀 सेल्फ-होस्टेड AI ऑटोमेशन प्लेटफॉर्म। एक कमांड के साथ n8n, Ollama, Flowise, RAG, Supabase और 30+ टूल्स डिप्लॉय करें। ऑटो HTTPS। Zapier/Make का मुफ्त विकल्प

AI सहायकों के लिए दीर्घकालिक स्मृति। ग्राफ + वेक्टर स्टोर जो सत्रों में निर्णयों, संबंधों और संदर्भ को याद रखता है।

कुशल डेटा प्रोसेसिंग के लिए GPT-संचालित एम्बेडिंग और वेक्टर सर्च इंजन का लाभ उठाने वाला एक ओपन-सोर्स इंटेलिजेंस (OSINT) विश्लेषण टूल