embeddings

Platform pengembangan Postgres. Supabase memberikan Anda database Postgres khusus untuk membangun aplikasi web, mobile, dan AI.

Konteks Persisten di Bawah Sesuai untuk Setiap Agen – Menyimpan semua tindakan agen selama sesi, mengkompresnya dengan AI, dan menyisipkan konteks relevan kembali ke sesi masa depan. Bekerja dengan Claude Code, OpenClaw, Codex, Gemini, Hermes, Copilot, OpenCode + Lainnya

Repositori ini menampilkan berbagai teknik canggih untuk sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG). Setiap teknik memiliki tutorial notebook yang mendetail.

Platform pengetahuan LLM open-source: mengubah dokumen mentah menjadi RAG yang dapat dikueri, agen penalaran otonom, dan Wiki yang dapat dikelola sendiri.

Indeks vektor yang dibangun di atas TurboQuant, ditulis dalam Rust dengan binding Python.

LangChain4j adalah pustaka Java sumber terbuka yang idiomatik untuk membangun aplikasi berbasis LLM di JVM. Pustaka ini menawarkan API terpadu untuk penyedia LLM dan penyimpanan vektor populer, serta memudahkan implementasi pemanggilan alat (termasuk dukungan MCP), agen, dan RAG. Integrasinya mulus dengan kerangka kerja Java perusahaan seperti Quarkus dan Spring Boot.

Framework AI all-in-one untuk pencarian semantik, orkestrasi LLM, dan alur kerja model bahasa

Platform backend open-source all-in-one untuk coding berbasis agen. InsForge memberikan database, autentikasi, penyimpanan, komputasi, hosting, dan AI gateway bagi agen coding Anda untuk merilis aplikasi full-stack dari awal hingga akhir.

LLM untuk Retrieval dan Retrieval-augmented

SeaTunnel adalah alat integrasi data masif terdistribusi, berkinerja tinggi, dan multimodal.

Format Open Lakehouse untuk AI Multimodal. Konversi dari Parquet dalam 2 baris kode untuk akses acak 100x lebih cepat, indeks vektor, dan versi data. Kompatibel dengan Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow, dan PyTorch dengan lebih banyak integrasi mendatang..

Postgres dengan GPU untuk aplikasi ML/AI.

Cara termudah untuk menggunakan deep metric learning dalam aplikasi Anda. Modular, fleksibel, dan dapat diperluas. Ditulis dalam PyTorch.

Pencarian Kode Cepat dan Akurat untuk Agen. Menggunakan token 99% lebih sedikit daripada grep+read

Mesin data berkinerja tinggi untuk beban kerja AI dan multimodal. Memproses gambar, audio, video, dan data terstruktur pada skala apa pun

Temukan catatan dan kutipan terkait saat menulis. Copilot pembuat tautan Anda menampilkan konten relevan dalam tampilan grafik + daftar. Model embedding lokal mendukung pencarian semantik. Tanpa pengaturan awal. Tanpa kunci API.

AutoRAG: Sekarang agen Anda dapat menemukan apa pun di komputer Anda. Menjadi lebih cerdas jika Anda sering menggunakannya.

Solusi inferensi super cepat untuk model penyematan teks (text embeddings)

text2vec, teks ke vektor. Alat representasi vektor teks yang mengubah teks menjadi matriks vektor, mengimplementasikan model representasi teks dan perhitungan kesamaan teks seperti Word2Vec, RankBM25, Sentence-BERT, CoSENT, dan siap digunakan langsung.

Penyimpanan memori persisten lokal untuk aplikasi LLM termasuk claude desktop, github copilot, codex, antigravity, dll.

Framework Ruby yang menyenangkan untuk setiap penyedia AI utama. Bangun agen AI, chatbot, aplikasi RAG, dan alur kerja multimodal dengan kode yang indah dan ekspresif.

Pustaka Python untuk pembelajaran swa-awasi (self-supervised learning) pada gambar.

Daftar kurasi alat, karya, model, dan referensi Generative AI.

Pustaka untuk transfer learning dengan menggunakan kembali bagian dari model TensorFlow.

Towhee adalah kerangka kerja yang didedikasikan untuk membuat alur kerja pemrosesan data saraf menjadi sederhana dan cepat.

MTEB: Evaluasi mutakhir untuk embedding lintas bahasa dan modalitas

Intelijen basis kode tingkat perusahaan (40m+ LOC), tanpa pengaturan, Plugin/Skill/Extension atau MCP lokal & privat: pencarian semantik hibrida, grafik dependensi poliglot, analisis dampak tingkat simbol & alur panggilan, penampil HTML interaktif, pencarian lintas proyek & sadar cabang, pengetahuan DB/API/infrastruktur. 61% lebih sedikit token, 84% lebih sedikit panggilan, 37x lebih cepat. Cloud dalam tahap beta.

Pustaka Python yang cepat, akurat, dan ringan untuk membuat Embedding mutakhir.

Alat open-source untuk pengujian dan eksperimen prompt, dengan dukungan untuk LLM (mis. OpenAI, LLaMA) dan basis data vektor (mis. Chroma, Weaviate, LanceDB).

Server inferensi sumber terbuka dan kluster produksi untuk semua model yang dibutuhkan agen Anda.