retrieval-augmented-generation

आपके एजेंट को आवश्यक सभी मॉडलों के लिए ओपन-सोर्स इन्फेरेंस सर्वर और प्रोडक्शन क्लस्टर।

ColVision मॉडल (जैसे ColPali, ColQwen2, और ColSmol) के साथ ट्रेनिंग और इन्फ्रेंस चलाने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला कोड।

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

Awesome-GraphRAG: ग्राफ-आधारित रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन पर संसाधनों (सर्वेक्षण, पेपर, बेंचमार्क और ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स) की एक चुनिंदा सूची।

Generative AI पर व्यापक संसाधन, जिसमें एक विस्तृत रोडमैप, प्रोजेक्ट्स, उपयोग के मामले, साक्षात्कार की तैयारी और कोडिंग की तैयारी शामिल है।

AI-नेटिव एप्लिकेशन के लिए डिस्ट्रीब्यूटेड वेक्टर सर्च

NestJS हेल्पर + AI चैटबॉट डेवलपमेंट

[ACL2026] "MiniRAG: छोटे और ओपन-सोर्स भाषा मॉडल के साथ RAG को सरल बनाना"

RAG (Retrieval-Augmented Generation) फ्रेमवर्क, प्रोजेक्ट्स और संसाधनों का एक कम्युनिटी-संचालित संग्रह। विकसित हो रहे RAG इकोसिस्टम में योगदान करें और इसे explore करें।

वीडियो सर्च और समरीकरण (VSS) के लिए NVIDIA AI ब्लूप्रिंट, वास्तविक समय के सत्यापित अलर्ट, विजुअल Q&A और स्वचालित रिपोर्टिंग के साथ वीडियो एनालिटिक्स एजेंट बनाने के लिए एक GPU-त्वरित संदर्भ वास्तुकला है। VSS ब्लूप्रिंट NVIDIA Cosmos जैसे विजन लैंग्वेज मॉडल (VLM), NVIDIA Nemotron जैसे LLM, RAG और NVIDIA NIMs का उपयोग करता है।

WFGY, WFGY 5.0 Polaris Protocol की ओर बढ़ रहा है, जो AI रीज़निंग, RAG, एजेंट्स और वास्तविक दुनिया के वर्कफ़्लो के लिए एक बड़ा ओपन-सोर्स रिलीज़ है। इसमें Problem Map, Global Debug Card, WFGY 4.0, और CFV Easter Egg शामिल हैं।

RAPTOR का आधिकारिक कार्यान्वयन: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval

[EMNLP 2025 Oral] MemoryOS को व्यक्तिगत AI एजेंटों के लिए एक मेमोरी ऑपरेटिंग सिस्टम प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

सॉफ्टवेयर की सूची जो AI की सहायता से वेब खोजने की अनुमति देती है: https://hf.co/spaces/felladrin/awesome-ai-web-search

बुनियादी बातों से लेकर उन्नत स्तर तक RAG सीखने के लिए व्यापक मार्गदर्शिका।

😎 जेनरेटिव AI में रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जनरेशन (RAG) एप्लिकेशन की शानदार सूची।

Awesome-LLM-RAG: लार्ज लैंग्वेज मॉडल में उन्नत रिट्रीवल ऑग्मेंटेड जनरेशन (RAG) की एक क्यूरेटेड सूची

SmythOS Runtime Environment (SRE) एजेंटिक AI के लिए एक ओपन-सोर्स, क्लाउड-नेटिव रनटाइम है। सुरक्षित, मॉड्यूलर और प्रोडक्शन-रेडी, यह डेवलपर्स को स्थानीय, क्लाउड और एज वातावरण में बुद्धिमान एजेंटों को बनाने, चलाने और प्रबंधित करने की अनुमति देता है।

TrustRAG: विश्वसनीय इनपुट और भरोसेमंद आउटपुट के भीतर RAG फ्रेमवर्क

🥤 RAGLite, DuckDB या PostgreSQL के साथ रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) के लिए एक Python टूलकिट है

RAG रिट्रीवल की कुशल फाइन-ट्यूनिंग को एकीकृत करना, जिसमें Embedding, ColBERT और ReRanker शामिल हैं।

AI के लिए सहयोगी स्प्रेडशीट। सेल को शक्तिशाली पाइपलाइनों में जोड़ें, प्रॉम्प्ट और मॉडल के साथ प्रयोग करें, और वास्तविक समय में LLM प्रतिक्रियाओं का मूल्यांकन करें। AI एप्लिकेशन बनाने और उन्हें बेहतर बनाने के लिए एक साथ मिलकर काम करें।

Go के लिए एम्बेडेबल वेक्टर डेटाबेस, जिसमें Chroma जैसा इंटरफ़ेस है और कोई थर्ड-पार्टी डिपेंडेंसी नहीं है। यह इन-मेमोरी है और इसमें वैकल्पिक पर्सिस्टेंस की सुविधा है।

कंपाइलर कौशल द्वारा संवर्धित TypeScript AI फंक्शन कॉलिंग फ्रेमवर्क।

वेक्टर एम्बेडिंग उत्पन्न करने और स्थानीय रूप से री-रैंकिंग करने के लिए Rust लाइब्रेरी।

आपके सर्च और रिट्रीवल पाइपलाइनों के लिए हल्का और सुपर-फास्ट री-रैंकिंग। यह LLMs और क्रॉस-एनकोडर पर आधारित SoTA लिस्टवाइज और पेयरवाइज री-रैंकिंग का समर्थन करता है। Prithivi Da द्वारा निर्मित, PRs और सहयोग के लिए खुला है।

क्षेत्र में थोड़े से बैकग्राउंड के साथ 2026 में अपने LLM कौशल को शुरू करने और सुधारने तथा नवीनतम समाचारों और अत्याधुनिक तकनीकों से अपडेट रहने के लिए एक संपूर्ण मार्गदर्शिका!

VLM द्वारा समर्थित पार्सिंग-मुक्त RAG।

⚕️GenAI द्वारा संचालित मल्टी-एजेंटिक मेडिकल डायग्नोस्टिक्स और हेल्थकेयर रिसर्च असिस्टेंस चैटबॉट। 🏥 हेल्थकेयर पेशेवरों, शोधकर्ताओं और रोगियों के लिए डिज़ाइन किया गया।

RAG-Fusion: बेहतर रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन के लिए मल्टी-क्वेरी जनरेशन + रेसिप्रोकल रैंक फ्यूजन। इसमें NFCorpus/BEIR के साथ इवैल्यूएशन हार्नेस शामिल है।