langchain

Knowhere mengekstrak, mengurai, dan menghasilkan potongan terstruktur yang siap digunakan untuk Agen AI dan RAG.

Agen AI kini dapat menggunakan aplikasi Android dan iOS sungguhan, seperti manusia.

Platform sumber terbuka untuk Teknik AI: Observabilitas LLM berbasis OpenTelemetry, Pemantauan GPU, Guardrails, Evaluasi, Manajemen Prompt, Vault, Playground. 🚀💻 Terintegrasi dengan 50+ Penyedia LLM, VectorDB, Kerangka Kerja Agent, dan GPU.

Template FastAPI yang siap produksi untuk membangun aplikasi agen AI dengan integrasi LangGraph. Template ini menyediakan fondasi yang kokoh untuk membangun layanan agen AI yang skalabel, aman, dan dapat dipertahankan.

Sumber daya komprehensif tentang AI Generatif, termasuk peta jalan terperinci, proyek, kasus penggunaan, persiapan wawancara, dan persiapan pemrograman.

Repositori ini berisi berbagai teknik tingkat lanjut untuk sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Belajar Ollama secara praktis, menjalankan deployment model besar di CPU, baca daring di: https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/

💬 RasaGPT adalah platform chatbot LLM headless pertama yang dibangun di atas Rasa dan Langchain. Dibangun dengan Rasa, FastAPI, Langchain, LlamaIndex, SQLModel, pgvector, ngrok, telegram

API gaya OpenAI untuk model bahasa besar terbuka, gunakan LLM layaknya ChatGPT! Mendukung LLaMA, LLaMA-2, BLOOM, Falcon, Baichuan, Qwen, Xverse, SqlCoder, CodeLLaMA, ChatGLM, ChatGLM2, ChatGLM3, dll. Antarmuka backend terpadu untuk model bahasa besar open source.

Melabeli, membersihkan, dan memperkaya dataset teks dengan LLM.

Alat riset perusahaan berbasis agen yang didukung oleh LangGraph dan Tavily untuk melakukan uji tuntas mendalam pada perusahaan menggunakan kerangka kerja multi-agen. Alat ini memanfaatkan Google Gemini 2.5 Flash dan OpenAI GPT-5.1 di backend untuk inferensi.

Aix-DB berbasis kerangka kerja LangChain/LangGraph, dikombinasikan dengan arsitektur kolaborasi multi-agen MCP Skills, untuk mencapai konversi end-to-end dari bahasa alami ke wawasan data.

Kerangka kerja chatbot Python dengan Pemahaman Bahasa Alami dan Kecerdasan Buatan.

Tutorial bahasa Korea yang disusun berdasarkan dokumentasi resmi, buku panduan, dan contoh praktis LangChain. Tutorial ini membantu Anda mempelajari cara menggunakan LangChain dengan lebih mudah dan efektif.

Konteks tak terbatas. Memori yang mengelola dirinya sendiri. Satu sesi, seumur hidup. Hippocampus untuk agen coding, bagian dari CortexKit.

Indeks ekosistem LangChain + LangGraph: konsep, proyek, alat, templat, dan panduan untuk aplikasi LLM & multi-agen.

PageLM adalah versi NotebookLM yang digerakkan oleh komunitas & platform edukasi yang mengubah materi belajar menjadi sumber daya interaktif seperti kuis, flashcard, catatan, dan siniar.

Text-To-Speech, RAG, dan LLM. Semuanya berjalan secara lokal!

🤖 Buat agen LLM dalam sedetik dengan prompt Anda. Semua yang Anda butuhkan untuk membuat Agen LLM - alat, prompt, framework, dan model - semuanya dalam satu tempat.

Generator aplikasi AI full-stack — FastAPI + Next.js dengan AI Agents, RAG, streaming, otentikasi, dan lebih dari 20 integrasi siap pakai.

📚 Buku Panduan "Deep Agents in Action" oleh Duta Resmi LangChain. Panduan lengkap untuk membangun AI Agent siap produksi dari nol menggunakan ekosistem LangChain / LangGraph.

Memori yang disukai oleh AI Agent!

Kursus praktis mengenai Large Language Models.

DATAGEN: Asisten penelitian multi-agen yang didorong oleh AI yang mengotomatiskan pembuatan hipotesis, analisis data, dan penulisan laporan.

🤖 Daftar agen, kerangka kerja, & alat AI paling komprehensif di 2026. 300+ sumber daya · 20+ kategori · Diperbarui setiap bulan.

Claude Code untuk Pasar Keuangan

hubungkan agen ai apa pun ke protokol solana

LLPhant - Kerangka kerja AI Generatif PHP yang komprehensif menggunakan OpenAI GPT 4. Terinspirasi oleh Langchain

Repositori kursus berbasis proyek untuk mengembangkan AI agents menggunakan LangChain v1+ dan LangGraph: search agents, sistem RAG, reflection agents, dan interpreter kode.

Repositori ini menyediakan solusi Retrieval-Augmented Generation (RAG) tingkat lanjut untuk tanya jawab yang kompleks. Menggunakan algoritma berbasis grafik yang canggih untuk menangani tugas tersebut.