embedding

Langchain-Chatchat（旧Langchain-ChatGLM）は、Langchainを基盤とし、ChatGLM、Qwen、Llamaなどの言語モデルを用いたRAGおよびAgentアプリケーションです | Langchain-Chatchat (旧langchain-ChatGLM)、Langchainによるローカル知識ベースのLLM (ChatGLM、Qwen、Llamaなど) RAGおよびAgentアプリ

TencentDB Agent Memoryは、AIエージェント向けのチームレベルのメモリハブであり、会話、ドキュメント、コードを管理され、共有され、エージェントやフレームワーク全体に装備される4つの再利用可能なメモリ資産（Chat Memory、Skill、LLM-Wiki、Code-Graph）に変換します。

TurboQuantを基盤として構築された、Pythonバインディングを備えたRustによるベクトルインデックス

PEFTまたはFull-parameterを使用して、600以上のLLM (Qwen3.6, DeepSeek-V4, GLM-5.1, InternLM3, Llama4, ...) および300以上のMLLM (Qwen3-VL, Qwen3-Omni, InternVL3.5, Ovis2.5, GLM4.5v, Gemma4, Llava, Phi4, ...) に適用する (AAAI 2025)。

優れたモデルズーを備えた、使いやすく強力なLLMおよびSLMライブラリ。

Claude Code用のコード検索MCP。コードベース全体を任意のコーディングエージェントのコンテキストにする。

🔍大規模言語モデル（LLM）アプリケーション開発実践編1：RAG技術フルスタックガイド（オンライン閲覧URL：https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/）

複雑で革新的なRAGパイプラインを構築するためのローコードMCPフレームワーク

Embedding Atlasは、大規模な埋め込み（embeddings）に対してインタラクティブな可視化を提供するツールです。埋め込みとメタデータを可視化、クロスフィルタリング、検索することを可能にします。

LLMアプリケーション向けに構築されたAIネイティブデータベース。高密度ベクトル、疎ベクトル、テンソル（マルチベクトル）、全文検索の超高速ハイブリッド検索を提供する。

コミュニティ主導のAIボットとの対話・チャット方法 - chatGPTを搭載

🔍 Telegram チャット履歴のエクスポートとファジー検索 | Telegram チャット履歴をエクスポートしてファジー検索

APIを通じて提供される、検索、推薦、RAG、および分析のためのオールインワン・プラットフォーム

実装付きコミュニティ検出研究論文のキュレーションリスト

llama.cpp の node.js バインディングを使用して、ローカルマシン上で AI モデルを実行します。生成レベルでモデル出力に JSON スキーマを強制します

t-SNE の拡張可能で並列化された実装

高性能なベクトル検索と全文検索をサポートする@ClickHouseのフォーク

ChatWeb はウェブページのクロール、PDF・DOCX・TXT の読み込みを行ってメインコンテンツを抽出し、その内容に基づいて質問に回答したり、要点をまとめたりすることができます。

AI コーディングエージェント向けの Rust 製コードインテリジェンス CLI。7つの言語に対応し、コールグラフやハイブリッドセマンティック検索インデックス（Dense + Sparse + RRF + Reranker）を構築します。Claude Code および Codex CLI 用のネイティブ MCP ツールとして提供されます。

Generative Representational Instruction Tuning

このリポジトリには、「VLM2Vec / MMEB」[ICLR 2025]、「VLM2Vec-V2 / MMEB-V2」[TMLR 2026]、および「MMEB-V3」[COLM 2026] のコードが含まれています

LLMや埋め込みを簡単に扱えるNodeJS製RAGフレームワーク

PyTorchによる最小歪み埋め込み（Minimum-distortion embedding）。

ACG とディープラーニングを融合したプレイグラウンドの構築を目指す ACG2vec（Anime Comics Games to vector）。