rag

あらゆる AI モデル、エージェント、データベース、RAG、パイプラインをローカルまたはリモートで数分以内にデプロイ

あらゆるPostgresに対する全文検索およびセマンティック検索

エンドツーエンドのRAGシステムの設計、評価、最適化。RAGの導入は、RAGに合わせてビジネスを行うのではなく、ビジネスに合わせてRAGを行うべきであり、そのためシナリオや課題に応じた調整・最適化・カスタマイズが必要となる。

ARGO は、ローカル環境に Manus を導入できるオープンソースの AI Agent プラットフォームです。ワンクリックでのモデルダウンロード、シームレスなクローズド LLM 統合、オフラインファーストの RAG ナレッジベースを備え、自律的な思考、タスクプランニングを行う DeepResearch の強力な基盤となり、データは 100% ローカルに保持されます。Win/Mac/Docker をサポートしています。

🔥 このリポジトリには、Firecrawlを使用して開発されたWebサイトやその他のプロジェクトを含む完全なアプリケーション例が含まれています。

Android 向けで現在最も高度な、完全オフラインのクライアントサイド AI スイート

概念化によるスキーマ生成を組み合わせた自動ナレッジグラフ構築のための新しいフレームワーク「AutoSchemaKG」の実装が含まれるリポジトリ

AI アシスタントのための長期記憶。セッションを跨いで決定、関係性、コンテキストを思い出すグラフ＋ベクターデータベース。

♾️ スペックコーディングを備えたプライベートエージェントフリート。各エージェントは専用の GPU アクセラレーション付きデスクトップを取得します。完全なプライベート AI スタック上で Claude、Codex、Gemini およびオープンモデルを実行 ♾️

Pytorch での対比学習によるモデルのトレーニング

AIファーストのアルバム：自然言語を使ってギャラリーとチャットできる！LLM Vision + RAG + アルバム／ギャラリー。

Apple Silicon上でテキスト、写真、ビデオを対象としたミリ秒未満のRAGを実現する、全エージェント向けの共有シングルファイルメモリレイヤー。サーバー不要、API不要。1ファイル。純粋なSwift

Spring AI と Spring Boot を使用して、生成AIやLLMを活用した Java アプリケーションを構築する方法を示すサンプル集。

Rust による高速でストリーミング対応のインデックス作成、クエリ、およびエージェント型 LLM アプリケーション

KG エンジン駆動による革新的なエージェントフレームワーク

ファインチューニングを使用してRAGタスク向けLLMを強化するためのフレームワーク。

公開されている Java バックエンド / AI Agent / システム設計 / アルゴリズム面接の復習資料リポジトリ

サードパーティを使わず、また機密データをネットワーク外に出すことなく、オープンソースのLLMを使用してRAG（検索拡張生成）用のファイルを取り込むシステム

このNVIDIA RAGブループリントは、基礎的な検索拡張生成（RAG）パイプラインのリファレンスソリューションとして機能します

Healthy Diet AI Agent は、栄養チャット、食品画像分析、RAG ドキュメント取り込み、および知識に基づく食事指導を行うための Bun + TypeScript バックエンドです。

Generative AI Examples は、ChatQnA や Copilot などの GenAI のサンプルのコレクションであり、Open Platform for Enterprise AI (OPEA) プロジェクトのパイプライン機能を示しています。

2025年AIプログラミングアシスタント実践プロジェクト。Spring Boot 3.5、Java 21、LangChain4j、AIをベースにインテリジェントなプログラミング学習・就職支援ボットを構築し、AI大規模モデルの接続、LangChain4jのコア機能、ストリーミング対話、プロンプトエンジニアリング、RAG検索拡張、ベクターデータベース、Tool Calling、MCP（Model Context Protocol）、Webスクレイピング、セキュリティ保護、Vue.jsフロントエンド開発、SSEサーバープッシュなどのエンタープライズ向けAIアプリケーション開発技術を網羅しています。

AIコーディングエージェント向けのローカルコードインテリジェンスMCPサーバーおよびCLI

AI 小说创作软件：把灵感、角色、世界观、大纲、章节写作、审稿和修稿组织成可控流程；提供 Windows/macOS 桌面版、Ollama 与 DSH 插件预览。

AI エージェントに永続的かつ集合的なメモリを提供する — 重複排除吸収、置換系統、セマンティック検索、グラフ UI を搭載。MCP に対応。

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。

本番環境対応の RAG アプリケーション構築手法を段階的に学べる教育用プロジェクト

ローカルで複数の PDF とチャットする

🔥 Rankify: 検索、再ランク付け、およびRAG（Retrieval-Augmented Generation）のための包括的なPythonツールキット🔥。40の事前検索済みベンチマークデータセットを統合し、7種類以上の検索手法、24以上の最先端リランキングモデル、および複数のRAG手法をサポートします。

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