rag

मिनटों में स्थानीय या रिमोट रूप से किसी भी AI मॉडल, एजेंट, डेटाबेस, RAG और पाइपलाइन को डिप्लॉय करें

किसी भी Postgres पर फुल-टेक्स्ट और सिमेंटिक सर्च

एंड-टू-एंड RAG सिस्टम डिज़ाइन, मूल्यांकन और अनुकूलन। GeekTime RAG ट्रेनिंग कैंप, RAG के 10 प्रमुख घटकों का व्यापक विश्लेषण और 4 व्यावहारिक प्रोजेक्ट्स के माध्यम से RAG की पूरी प्रक्रिया को समझना। RAG का कार्यान्वयन अक्सर व्यवसाय के लिए RAG को अनुकूलित करने के बारे में होता है, न कि इसके विपरीत। इसीलिए हमें विभिन्न परिदृश्यों और समस्याओं के लिए लक्षित समायोजन, अनुकूलन और कस्टमाइज़ेशन की आवश्यकता होती है। विवरण में ही सब कुछ निहित है, हम गहराई से इसका पता लगाते हैं।

ARGO एक ओपन-सोर्स AI एजेंट प्लेटफॉर्म है जो Local Manus को आपके डेस्कटॉप पर लाता है। वन-क्लिक मॉडल डाउनलोड, निर्बाध क्लोज्ड LLM इंटीग्रेशन और ऑफलाइन-फर्स्ट RAG नॉलेज बेस के साथ, ARGO स्वायत्त सोच और कार्य योजना के लिए एक DeepResearch पावरहाउस बन जाता है, और आपका 100% डेटा स्थानीय रूप से सुरक्षित रहता है। Win/Mac/Docker का समर्थन करता है।

इस रिपॉजिटरी में Firecrawl का उपयोग करके विकसित वेबसाइटों और अन्य परियोजनाओं सहित पूर्ण एप्लिकेशन उदाहरण शामिल हैं।

आज Android पर उपलब्ध सबसे उन्नत, पूरी तरह से ऑफ़लाइन क्लाइंट-साइड AI सूट।

यह रिपॉजिटरी AutoSchemaKG का कार्यान्वयन है, जो ऑटोमैटिक नॉलेज ग्राफ निर्माण के लिए एक नया फ्रेमवर्क है जो कांसेप्चुअलाइजेशन के माध्यम से स्कीमा जनरेशन को जोड़ता है।

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

♾️ स्पेक कोडिंग के साथ प्राइवेट एजेंट फ्लीट। प्रत्येक एजेंट को अपना GPU-त्वरित डेस्कटॉप मिलता है। पूर्ण प्राइवेट AI स्टैक पर Claude, Codex, Gemini और ओपन मॉडल चलाएं ♾️

Pytorch में कंट्रास्टिव रूप से मॉडल को ट्रेन करें

AI-फर्स्ट एल्बम: सामान्य भाषा का उपयोग करके अपनी गैलरी के साथ चैट करें! LLM विज़न + RAG + एल्बम/गैलरी।

आपके सभी एजेंट्स के लिए साझा सिंगल-फाइल मेमोरी लेयर, Apple Silicon पर टेक्स्ट, फोटो और वीडियो पर सब-मिलीसेकंड RAG। कोई सर्वर नहीं। कोई API नहीं। एक फाइल। शुद्ध Swift।

Spring AI और Spring Boot का उपयोग करके Generative AI और LLMs द्वारा संचालित जावा एप्लिकेशन बनाने के उदाहरण।

Rust में तेज़, स्ट्रीमिंग इंडेक्सिंग, क्वेरी और एजेंटिक LLM एप्लिकेशन

KG इंजन द्वारा संचालित एक अभिनव एजेंट फ्रेमवर्क

फ़ाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करके RAG कार्यों के लिए LLM को बढ़ाने का फ्रेमवर्क।

Java बैकएंड / AI Agent / सिस्टम डिज़ाइन / एल्गोरिथम इंटरव्यू की तैयारी के लिए सार्वजनिक संसाधन

ओपन-सोर्स Large Language Models (LLMs) के साथ Retrieval Augmented Generation (RAG) के लिए फाइलों को इनजेस्ट करें, बिना किसी थर्ड पार्टी या संवेदनशील डेटा के आपके नेटवर्क से बाहर जाए।

यह NVIDIA RAG ब्लूप्रिंट एक मूलभूत Retrieval Augmented Generation (RAG) पाइपलाइन के लिए संदर्भ समाधान के रूप में कार्य करता है।

Healthy Diet AI Agent एक Bun + TypeScript बैकएंड है जो न्यूट्रिशन चैट, फूड-इमेज एनालिसिस, RAG डॉक्यूमेंट इंजेक्शन और नॉलेज-ग्राउंडेड डाइट गाइडेंस के लिए है।

Generative AI Examples, GenAI उदाहरणों का एक संग्रह है जैसे ChatQnA, Copilot, जो Open Platform for Enterprise AI (OPEA) प्रोजेक्ट की पाइपलाइन क्षमताओं को दर्शाते हैं।

2025 AI प्रोग्रामिंग असिस्टेंट प्रैक्टिकल प्रोजेक्ट, Spring Boot 3.5 + Java 21 + LangChain4j + AI पर आधारित जो स्मार्ट प्रोग्रामिंग लर्निंग और जॉब सर्च असिस्टेंस बॉट बनाता है।

AI कोडिंग एजेंट्स के लिए लोकल कोड इंटेलिजेंस MCP सर्वर और CLI।

AI 小说创作软件：把灵感、角色、世界观、大纲、章节写作、审稿和修稿组织成可控流程；提供 Windows/macOS 桌面版、Ollama 与 DSH 插件预览。

अपने AI एजेंट्स को लगातार, सामूहिक मेमोरी दें — डीडुप्लीकेटिंग एब्जॉर्ब, सुपरसेशन लीनेज, सिमेंटिक सर्च और ग्राफ UI के साथ। MCP को सपोर्ट करता है।

ReachAI एंटरप्राइज़-ग्रेड एजेंट डेवलपमेंट प्लेटफ़ॉर्म: मौजूदा बिज़नेस सिस्टम को तेज़ी और सुरक्षा के साथ AI-सक्षम बनाएं, जिससे AI सीधे OA, ERP, CRM और अन्य सिस्टम में डेटा क्वेरी, फ़ॉर्म भरने और बिज़नेस कार्य करने में सक्षम हो सके।

RAG एप्लिकेशन के लिए प्रोडक्शन-रेडी ऐप बनाना सिखाने हेतु एक शैक्षिक प्रोजेक्ट (स्टेप-बाय-स्टेप)।

स्थानीय रूप से कई PDF के साथ चैट करें।

Rankify: रिट्रीवल, री-रैंकिंग और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन के लिए एक व्यापक Python टूलकिट। यह टूलकिट 40 प्री-रिट्रीव्ड बेंचमार्क डेटासेट को एकीकृत करता है और 7+ रिट्रीवल तकनीक, 24+ अत्याधुनिक री-रैंकिंग मॉडल और कई RAG विधियों का समर्थन करता है।

इस रिपॉजिटरी में "VLM2Vec / MMEB" [ICLR 2025], "VLM2Vec-V2 / MMEB-V2" [TMLR 2026], और "MMEB-V3" [COLM 2026] के लिए कोड शामिल है