milvus

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

🏆 リアルタイムのノーコード、強力で安全なORM 🚀 バックエンドでコーディング不要のAPIとドキュメントを提供し、フロントエンド(クライアント)がレスポンスJSONをカスタマイズ可能 🏆

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。

🔍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/）

プライベートデータに対する推論と検索のためのオープンソースのディープリサーチ代替ツール。Pythonで記述されています。

LLM用のセマンティックキャッシュ。LangChainおよびllama_indexと完全に統合。

プライベートデプロイ可能なマルチテナント知識エージェントプラットフォーム：RAG、ナレッジグラフ、マルチエージェント、MCP/Skills、サンドボックス、権限管理を統合。RAG、ナレッジグラフ、マルチエージェントワークフローのためのセルフホスト型知識エージェントプラットフォーム。

あらゆるアニメクリップのタイムスタンプ検索

Towheeは、ニューラルデータ処理パイプラインをシンプルかつ高速化することに特化したフレームワークです。

Milvus向けのベストなGUI。

Markdown と Milvus をバックエンドに使用した、すべての AI エージェント（Claude Code、Codex など）向けの永続的で統一されたメモリレイヤー

画像検索、音声検索、分子検索、動画解析、質問応答システム、NLP など、あらゆる非構造化データを処理します。

Milvusベクトルデータベース用Python SDK

OA、ERP、CRM、チケット管理などの企業システム向けにエージェントを迅速に構築し、権限、監査、ガバナンスの制約のもとでAIが実際のビジネス機能を安全に呼び出せるようにします。

CookHeroは、LLM + RAG + Agent + マルチモーダルに基づくスマートな食事・料理管理プラットフォームです。スマートなレシピ検索、パーソナライズされた食事計画、AI食事記録、栄養分析、Web検索強化、および拡張可能なReAct Agent / Subagentツール体系をサポートし、キッチンの初心者が簡単に「料理のヒーロー」になるのを支援します。