rag

🥤 RAGLiteは、DuckDBまたはPostgreSQLを使用したRetrieval-Augmented Generation（RAG）のためのPythonツールキットです。

Awesome AI Memory | LLM Memory | AIおよびエージェント向けLLMメモリに関する厳選されたナレッジベース。長期記憶、推論、検索、メモリネイティブシステム設計を網羅。

RAG検索API

Apple の Foundation Models フレームワークを使用したアプリの構築、テスト、評価のための実践的なラボ。

エージェントシステムやビジネスシステムにAI検索、レコメンデーション、対話型検索を統合するためのオープンCLI

AuditPilot：根拠に基づいたワークフロー、ガバナンス付きツール、評価ハーネス、人間によるレビュー、修正配信を実現する、監査可能なエンタープライズAIエージェント

Embedding、ColBERT、ReRanker を含む RAG リトリーバル効率的ファインチューニングの統合

OpenSearch をベースに構築された、オープンソースかつセルフホスト型のエンタープライズおよびサイト検索サーバー。Web、ファイル、DB、クラウドデータソースのクロール、20 以上の言語、REST API、AI/RAG、セマンティック検索をサポート。Apache-2.0。

エージェント型システムを構築し、確実に実行します。エージェントのオーケストレーション、ビジネスプロセスの自動化、全実行の検査、人間による制御の維持を実現します。Heym を独自のインフラストラクチャにデプロイできます。

[ICLR 2026] LightMem: 軽量かつ効率的なメモリ拡張生成

AI 向けのコラボレーティブスプレッドシート。セルを強力なパイプラインに繋ぎ、プロンプトやモデルで実験を行い、LLM の応答をリアルタイムで評価します。シームレスに協力して AI アプリケーションを構築・反復できます。

ローカル AI を使用してドキュメントとチャット。

Dynamiqは、エージェント型AIおよびLLMアプリケーション向けのオーケストレーションフレームワークです

TurboOCR、>200 img/s OmnidocBench。TensorRT FP16、PP-OCRv6、HTTP + gRPC

検索 + チャット = SearChat（AIチャット検索）、OpenAI/Anthropic/VertexAI/Gemini、DeepResearch、SearXNG、Dockerをサポート

Chromaライクなインターフェースを持ち、サードパーティ製依存関係が一切ないGo向けの組み込み型ベクターデータベース。オプションで永続化可能なインメモリ仕様

LLM向けのエージェントメモリ：会話バッファ、ベクトルストア、ナレッジグラフ、エピソード・セマンティックメモリ、MemGPT、Mem0、Letta、Zep、Graphiti、LoCoMoベンチマーク、本番パターンを網羅した30個の実行可能なJupyterノートブック。

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

人工知能を学ぶための完全かつ構造化されたハブ。AI、機械学習、ディープラーニング、データサイエンスをカバーし、初心者から上級者向けの書籍、ロードマップ、厳選されたリソースを提供。

コンパイラースキルによって拡張された TypeScript AI Function Calling フレームワーク

開発者やチームがドキュメントの生成やリポジトリの理解を迅速に行えるよう支援するために設計された、LLM 駆動型のリポジトリエージェント。

レジリエントなワークフロー、根拠に基づく RAG、バージョン管理されたレポート、自動品質評価を備えた AI 株式調査エージェント。

オールインワンのマルチモーダル解析エンジン 兼 オントロジー駆動・LLM Wiki 駆動の AI 対応ナレッジエンジン

PythonおよびRust向けの最速PDFライブラリ。テキスト抽出、画像抽出、Markdown変換、PDFの作成と編集。平均0.8ms、業界リーダーの5倍高速、3,830件のPDFで100%の合格率。MIT/Apache-2.0。

インフラストラクチャを理解し、根本原因を特定して、Slack、Telegram、Lark、またはDingTalkから直接修正を行う運用AIエージェント。

ベクトルエンベディングの生成とローカルでの再ランキングを行うためのRustライブラリ

検索および情報検索パイプライン向けの軽量かつ超高速なリランキング。LLMやクロスエンコーダーなどに基づく最先端（SoTA）のリストワイズおよびペアワイズリランキングをサポート。

GraphRAG SDKを使用して、大規模で高速かつ正確なGenAIアプリを構築する 🌟

背景知識が少なくても2026年にLLMスキルを習得・向上させ、最新ニュースや最先端技術に追従するための完全ガイド