langchain

ファイルやオフィスドキュメントをMarkdownに変換するためのPythonツール。

エージェントエンジニアリングプラットフォーム。

研究、コーディング、作成を行うオープンソースの長期ホライズンSuperAgentハーネス。サンドボックス、メモリ、ツール、スキル、サブエージェント、メッセージゲートウェイの助けにより、数分から数時間かかる様々なレベルのタスクを処理します。

LLMに到達する前に、ツールの出力、ログ、ファイル、RAGチャンクを圧縮します。コーディングエージェントではトークン数を20%削減、JSONでは60〜95%削減し、回答は同じです。ライブラリ、プロキシ、MCPサーバー。

最速かつ最軽量のAIゲートウェイ。RustコアとPython SDKを搭載。コスト追跡、ガードレール、ロードバランシング、ロギングを備え、100以上のLLM APIをOpenAI（またはネイティブ）形式で呼び出し可能 [Bedrock, Azure, OpenAI, Anthropic, OpenAI, VertexAI, vLLM, Nvidia NIM]

堅牢なエージェントを構築する。

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

🪢 オープンソースのAIエンジニアリングプラットフォーム：LLM評価、オブザーバビリティ、メトリクス、プロンプト管理、プレイグラウンド、データセット。OpenTelemetry、LangChain、OpenAI SDK、LiteLLMなどと統合。🍊YC W23

このリポジトリにはHugging Face Agents Courseが含まれています。

このリポジトリは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムのための様々な高度な技術を紹介しています。各技術には詳細なノートブックチュートリアルが付属しています。

バッテリー込みのエージェントハーネス。

エージェント、LLM、MLモデルのためのオープンソースAIエンジニアリングプラットフォーム。MLflowは、あらゆる規模のチームがコストを管理し、モデルとデータへのアクセスを管理しながら、本番品質のAIアプリケーションをデバッグ、評価、監視、最適化できるようにします。

基本的な会話型ボットから複雑なマルチエージェントシステムまで、Generative AI Agent技術に関する50以上のチュートリアルと実装例。

🔥 MaxKBは、エンタープライズグレードのAIエージェントを構築するためのオープンソースプラットフォームです。

包括的なトレーシング、自動評価、本番環境対応のダッシュボードにより、LLMアプリケーション、RAGシステム、エージェンティックワークフローをデバッグ、評価、監視できます。

Llama Cookbookへようこそ！これはLlamaを使った構築のためのガイドブックです。推論、ファインチューニング、RAGの始め方を紹介します。また、Llamaモデルファミリーを使用してエンドツーエンドの問題を解決する方法や、様々なプロバイダーサービスでそれらを利用する方法も示します。

Google Cloud上での生成AIのためのサンプルコードとノートブック。Gemini Enterprise Agent Platform対応。

オープンソースのNotebookLM代替品。単一のプラットフォーム、API、またはMCPサーバーを通じて、ライブデータ（Reddit, YT, IG, TikTok, Indeed, Google Search, Mapsなど）でオープンウェブをリサーチ。Discordに参加: https://discord.gg/ejRNvftDp9

ドキュメントを簡単に構造化データに変換。Unstructuredは、複雑なドキュメントを言語モデル向けのクリーンで構造化された形式に変換するためのオープンソースETLソリューションです。エンタープライズグレードのPlatform製品について、ウェブサイトで本番グレードのワークフロー、パーティショニング、エンリッチメント、チャンキング、埋め込みについて詳しくご覧ください。

GPT/LLMエージェントを構築・デプロイするためのオープンソースハブ ⚡️

このプロジェクトは、初心者開発者向けのLLMアプリケーション開発チュートリアルです。オンライン閲覧アドレス：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/

LangChain4jは、JVM上でLLM駆動型アプリケーションを構築するための慣用的でオープンソースのJavaライブラリです。人気のLLMプロバイダーやベクトルストアに対して統一されたAPIを提供し、ツール呼び出し（MCPサポートを含む）、エージェント、RAGの実装を容易にします。QuarkusやSpring BootなどのエンタープライズJavaフレームワークとシームレスに統合されます。

Goにおける究極のLLM/AIアプリケーション開発フレームワーク。

[MLsys2026]: LEANNによる万能RAG。高速かつ正確で100%プライベートなRAGアプリケーションを個人デバイスで実行しながら、97%のストレージ節約を享受。

統合されたガードレールを備えた超高速AIゲートウェイ。1つの高速で使いやすいAPIを通じて、1,600以上のLLMと50以上のAIガードレールにルーティングします。

数分で会話型AIを構築 ⚡️

ChatGPT中国語ガイド🔥、ChatGPT中国語チューニングガイド、プロンプトガイド、アプリケーション開発ガイド、厳選リソースリスト。ChatGPTをより良く使って生産性をアップさせよう！🚀

AIの可観測性（Observability）と評価

🔍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/）

Go向けのLangChain。GoでLLMベースのプログラムを記述する最も簡単な方法