rag

Scraper Python berbasis AI.

FastGPT adalah platform berbasis pengetahuan yang dibangun di atas LLM, menawarkan rangkaian kemampuan siap pakai yang komprehensif seperti pemrosesan data, pengambilan RAG, dan orkestrasi alur kerja AI visual, memungkinkan Anda mengembangkan dan menerapkan sistem tanya jawab kompleks dengan mudah tanpa perlu pengaturan atau konfigurasi yang rumit.

Sim adalah ruang kerja kolaboratif untuk membangun, menerapkan, dan memantau agen serta alur kerja AI. Digunakan oleh lebih dari 100.000 pengembang.

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

PDF Parser untuk data siap-AI. Mengotomatiskan aksesibilitas PDF. Sumber terbuka.

Ubah PDF buku teknis apa pun menjadi skill Claude Code — siap untuk dipelajari, dirujuk, dan digunakan saat Anda bekerja.

Kerangka kerja orkestrasi AI open-source untuk membangun aplikasi LLM yang direkayasa secara kontekstual dan siap produksi. Rancang pipeline modular dan alur kerja agen dengan kontrol eksplisit atas pengambilan, perutean, memori, dan generasi. Dibangun untuk agen yang dapat diskalakan, RAG, aplikasi multimodal, pencarian semantik, dan sistem percakapan.

Alat berbasis RAG sumber terbuka untuk mengobrol dengan dokumen Anda.

Apa saja prinsip yang dapat digunakan untuk membangun perangkat lunak berbasis LLM yang cukup baik untuk digunakan oleh pelanggan di lingkungan produksi?

Uji prompt, agen, dan RAG Anda. Red teaming/pentesting/pemindaian kerentanan untuk AI. Bandingkan performa GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, dan lainnya. Konfigurasi deklaratif sederhana dengan integrasi baris perintah dan CI/CD. Digunakan oleh OpenAI dan Anthropic.

50+ tutorial dan implementasi untuk teknik Generative AI Agent, mulai dari bot percakapan dasar hingga sistem multi-agen yang kompleks.

✅ (Selesai) Catatan pembelajaran mendalam yang sangat komprehensif [Tudui Pytorch] [Li Mu Dive into Deep Learning] [Andrew Ng Deep Learning] [Da Fei Large Model Agent].

MaxKB adalah platform agen tingkat perusahaan sumber terbuka yang canggih dan mudah digunakan.

Platform pengembangan agen AI dengan alat visual lengkap, menyederhanakan pembuatan, debugging, dan penerapan agen dengan cara yang belum pernah ada sebelumnya. Gunakan Coze untuk membuat agen AI.

Tutorial menyeluruh berbasis kode untuk membangun agen GenAI tingkat produksi. Dari prototipe hingga penerapan perusahaan.

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

Asisten data AI agen sumber terbuka untuk generasi produk AI + Data berikutnya.

Koleksi sumber daya AI dan tutorial dasar Vibe Coding dari programmer Yupi, mencakup tutorial OpenClaw, penggunaan model bahasa besar (DeepSeek / GPT / Gemini / Claude / GLM), berita AI terbaru, daftar prompt, ensiklopedia pengetahuan AI (Agent Skills / RAG / MCP / A2A), tutorial pemrograman AI (Harness Engineering), penggunaan alat AI (Cursor / Claude Code / TRAE / Codex / Copilot), tutorial kerangka kerja pengembangan AI (Spring AI / LangChain), dan panduan monetisasi produk AI. Proyek ini adalah dokumentasi sumber terbuka aiguide yang telah ditingkatkan menjadi situs navigasi AI Yupi.

Sistem operasi agen sumber terbuka.

Platform AI privat untuk agen, asisten, dan pencarian perusahaan. Dilengkapi dengan Agent Builder bawaan, Deep research, analisis dokumen, dukungan multi-model, dan konektivitas API untuk agen.

Platform kelas produksi untuk membangun bot IM agen - orkestrasi agen, basis pengetahuan, sistem plugin / Bot untuk Discord / Slack / LINE / Telegram / WeChat / Feishu / DingTalk / QQ / Matrix, contohnya terintegrasi dengan ChatGPT(GPT), DeepSeek, Dify, n8n, Langflow, Coze, Claude, Gemini, GLM, Ollama, SiliconFlow, Moonshot, openclaw / hermes agent, deerflow.

GenBI (Generative BI) untuk agen AI, text-to-SQL sumber terbuka yang terkelola melalui lapisan konteks terbuka yang mengubah pertanyaan bahasa alami menjadi dasbor, bagan, dan SQL tepercaya di 20+ sumber data, seperti BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse, Amazon Redshift, Databricks, dan lainnya.

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

Lapisan memori untuk Agen AI. Gantikan pipeline RAG yang kompleks dengan lapisan memori serverless dalam satu file. Berikan agen Anda kemampuan pengambilan instan dan memori jangka panjang.

Memori adalah infrastruktur memori asli agen. Lapisan agnostik LLM yang mengubah eksekusi dan percakapan agen menjadi status terstruktur dan persisten untuk sistem produksi. Dibuat untuk perusahaan, Memori bekerja dengan infrastruktur data yang sudah Anda jalankan, tanpa perlu penggantian total, dan dapat diterapkan di cloud terkelola, cloud penyewa tunggal, VPC, dan on-premise.

Alternatif open-source untuk NotebookLM. Lakukan riset web terbuka dengan data langsung (Reddit, YT, IG, TikTok, Indeed, Google Search, Maps, dll.) melalui satu platform, API, atau server MCP. Bergabunglah dengan Discord kami: https://discord.gg/ejRNvftDp9

Basis data vektor dalam-proses yang ringan dan sangat cepat

Alat canggih untuk membuat dataset bagi fine-tuning LLM, RAG, dan Eval

Proyek ini adalah tutorial pengembangan aplikasi model bahasa besar (LLM) untuk pengembang pemula, baca daring di: https://datawhalechina.github.io/llm-universe/

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