rag

[ICLR 2026] LinearRAG: Linear Graph Retrieval Augmented Generation pada Korpus Skala Besar

Meringkas dan melakukan kueri dari banyak dokumen heterogen. Berbagai penyedia LLM, jenis file apa pun, RAG tingkat lanjut, ringkasan tingkat lanjut, dapat dibuat skrip, dll

Demo full-stack yang menampilkan alur kerja RAG (Retrieval Augmented Generation) lokal untuk mengobrol dengan file PDF Anda.

Pustaka .NET bebas COM berlisensi MIT untuk membuat, membaca, mengedit, mengonversi, merender, dan mengekstrak format Office, PDF, email, OneNote, dan teks.

Berbicara dengan makalah ArXiv apa pun menggunakan ChatGPT

Supabase dari era AI. Backend modular sumber terbuka untuk membangun perangkat lunak natif AI — dirancang untuk pengetahuan, bukan data statis.

Hybrid RAG system combining vector search, knowledge graph (LightRAG), and cross-encoder reranking — with Docling document parsing, visual intelligence (image/table captioning), agentic streaming chat, and inline citations. Powered by Gemini or local Ollama models.

Evaluasi Berbasis Data untuk Aplikasi Bertenaga LLM

🔥 A Survey on AI Auto-Research

MVP siap produksi untuk mengobrol dengan dokumen Anda secara aman menggunakan pgvector

💡 Awesome RAG: Sumber daya Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk LLM, berfokus pada pengembangan teknologi.

🕵️‍♂️ Pustaka yang dirancang untuk pengembang yang ingin menjelajahi potensi Large Language Models (LLM) dan AI generatif lainnya melalui pendekatan yang bersih, efektif, dan khas Go.

A highly efficient, secure, and stable application development platform with excellent performance, easy scalability, and deep integration of AI capabilities such as LLM, AI Chat, RAG, and Agents.高效、安全、稳定的服务研发平台，具备良好性能，同时易扩展，深度集成LLM、AIChat、RAG、Agent等AI能力

RESTai adalah platform open-source AIaaS (AI as a Service). Mendukung banyak LLM publik dan lokal yang didukung oleh Ollama/vLLM/dll. Penggunaan embedding yang presisi, penalaan, analitik, dll. Pembuatan gambar/audio bawaan dengan generator pemuatan dinamis. Penerapan obrolan langsung. Bahasa grafis berbasis blok bawaan. Versi prompt dan banyak lagi...

A systematic AI Agent development tutorial covering LLM agents, RAG, tool use, memory systems, multi-agent systems, LangChain, LangGraph, MCP, and agentic RL.｜从零开始学 AI Agent 开发 | 系统、全面、实战导向的 Agent 开发教程 | 每日自动追踪 arXiv 最新论文 | Learn AI Agent Development from Scratch

Agen Pencarian dan Streaming Video 🕵️‍♂️

Vision-Augmented Retrieval and Generation (VARAG) - Mesin RAG berbasis Visi