rag

AIベースの Python スクレイパー

FastGPTはLLMを基盤としたナレッジベースプラットフォームであり、データ処理、RAG検索、ビジュアルAIワークフローオーケストレーションなど、包括的なアウト・オブ・ザ・ボックス機能を備えており、大規模なセットアップや設定なしで複雑な質問応答システムを容易に開発・デプロイできます。

Simは、AIエージェントとワークフローを構築、デプロイ、監視するための共同作業スペースです。10万人以上のビルダーが利用しています。

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。

AI 向けデータのための PDF パーサー。PDF のアクセシビリティを自動化。オープンソース。

任意の技術書PDFをClaude Codeスキルに変換 — 学習、参照、作業中に利用する準備ができています。

コンテキストエンジニアリングされた本番環境対応のLLMアプリケーションを構築するためのオープンソースAIオーケストレーションフレームワーク。検索、ルーティング、メモリ、生成に対する明示的な制御により、モジュール化されたパイプラインとエージェントワークフローを設計できます。スケーラブルなエージェント、RAG、マルチモーダルアプリケーション、セマンティック検索、会話型システム向けに構築されています。

ドキュメントとのチャットのためのオープンソースのRAGベースツール。

実際にプロダクション顧客に提供できるほど十分な品質のLLM搭載ソフトウェアを構築するために使用できる原則とは何か？

プロンプト、エージェント、RAGをテスト。AI向けのレッドチーミング/ペネトレーションテスト/脆弱性スキャン。GPT、Claude、Gemini、DeepSeekなどのパフォーマンスを比較。コマンドラインおよびCI/CD統合を備えたシンプルな宣言的設定。OpenAIおよびAnthropicによって使用されています。

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。

✅（完了）網羅的な深層学習ノート【土堆 Pytorch】【李沐 実践的深層学習】【吴恩达 深層学習】【大飛 大規模モデルAgent】

🔥 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。

オールインワンのビジュアルツールを備えたAIエージェント開発プラットフォーム。これまでにないほどエージェントの作成、デバッグ、デプロイを簡素化します。CozeでAIエージェント作成へ。

本番環境レベルのGenAIエージェントを構築するためのエンドツーエンド、コードファーストのチュートリアル。プロトタイプからエンタープライズデプロイメントまで対応。

オープンソースのLLMナレッジプラットフォーム：生のドキュメントを検索可能なRAG、自律的な推論エージェント、自己維持型のWikiに変換します。

次世代のAI + データ製品のためのオープンソースのエージェンティックAIデータアシスタント。

プログラマー魚皮のAIリソース大全 + Vibe Coding 初心者チュートリアル。OpenClawの完全ガイド、大規模言語モデルの活用法（DeepSeek / GPT / Gemini / Claude / GLM）、最新AI情報、プロンプト集、AI知識百科（Agent Skills / RAG / MCP / A2A）、AIプログラミングチュートリアル（Harness Engineering）、AIツール利用法（Cursor / Claude Code / TRAE / Codex / Copilot）、AI開発フレームワークチュートリアル（Spring AI / LangChain）、AIプロダクト収益化ガイドを共有。AI技術を迅速に習得し、時代の最前線を進む手助けをします。本プロジェクトはオープンソースドキュメント aiguide であり、魚皮AIナビゲーションサイトにアップグレードされました。

オープンソースのエージェンティックOS。

エージェント、アシスタント、エンタープライズ検索のためのプライベートAIプラットフォーム。内蔵エージェントビルダー、ディープリサーチ、ドキュメント分析、マルチモデルサポート、エージェント向けAPI接続機能を備える。

エージェンティックIMボット構築のための本番グレードプラットフォーム - 本番レベルのマルチプラットフォームAIボット開発プラットフォーム/ Agent、ナレッジベースオーケストレーション、プラグインシステム / Discord / Slack / LINE / Telegram / WeChat (企業微信, 企微AIボット, 公众号) / 飞书 / 钉钉 / QQ / Matrix向け。例: ChatGPT(GPT)、DeepSeek、Dify、n8n、Langflow、Coze、Claude、Gemini、GLM、Ollama、SiliconFlow、Moonshot、openclaw / hermes agent、deerflowとの統合

AIエージェント向けのGenBI (Generative BI)。オープンソースで、オープンコンテキストレイヤーを介したガバナンス付きのテキスト-to-SQL機能を提供し、BigQuery、Snowflake、PostgreSQL、ClickHouse、Amazon Redshift、Databricksなど20以上のデータソース全体で自然言語の質問を信頼できるダッシュボード、チャート、SQL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

AIエージェント用のメモリレイヤー。複雑なRAGパイプラインをサーバーレスの単一ファイルメモリレイヤーに置き換える。エージェントに即時検索と長期記憶を提供する。

Memoriはエージェントネイティブのメモリインフラストラクチャです。LLMに依存しないレイヤーであり、エージェントの実行と会話を本番システム向けの構造化された永続的な状態に変換します。エンタープライズ向けに構築されており、既存のデータインフラストラクチャと連携し、リプレース不要で、マネージドクラウド、シングルテナントクラウド、VPC、オンプレミス環境にデプロイ可能です。

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

軽量で超高速なインプロセスベクトルデータベース

LLMのファインチューニング、RAG、Eval用のデータセットを作成するための強力なツール。

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/

💡 セマンティック検索、LLMオーケストレーション、言語モデルワークフローのためのオールインワンAIフレームワーク。