rag

あらゆるエンタープライズでAgentic RAGを利用するための最も簡単な方法

OpenKB: オープンLLMナレッジベース

ローカルツール（コード記述、ターミナル操作、Webブラウジング）を備えたターミナルエージェント。独自の永続的な自律エージェントを構築可能！

🤖 LLMOpsのベストプラクティスを使用して、エンドツーエンドのプロダクションレディなLLM & RAGシステムを無料で構築する方法を学習：ソースコード + 12回のハンズオンレッスン

Oracle AI DatabaseおよびOCIサービスを使用してアプリケーション、エージェント、システムを構築するためのAI開発者向け技術リソース

🚀 2026年 最も体系的なAI Agent速成ガイド｜エージェント実践チュートリアル・完全学習パス + 実践プロジェクト + 面接問題集・大規模モデルアプリケーション開発エンジニア職に対応・LangChain / LangGraph / Coze / Dify / MCP / skills / LLM / RAG / プロンプトを網羅・エンタープライズレベルのデプロイとファインチューニング・ゼロからエンタープライズレベルへの導入 + 学習から本番稼働までのプロジェクト + 面接準備の一体化

MongoDBの生成AIショーケース：Retrieval-Augmented Generation (RAG)、AIエージェント、業界固有のユースケースを網羅した包括的なサンプルアプリケーションと例集。

AdalFlow: LLMアプリケーションを構築・自動最適化するためのライブラリ

加速化されたインフラストラクチャとマイクロサービスアーキテクチャに最適化された生成AIリファレンスワークフロー。

独自のRAGアプリケーションを構築するために必要なすべて。

マルチエージェントプログラミングによるLLMの活用

AI-powered virtual executive team — a single coherent executive persona backed by 8 specialist agents (FastAPI + Next.js).

LangGraphで構築されたモジュラー型エージェンティックRAG — 数分でRetrieval-Augmented Generation Agentsを学習できます。

シンプルでハックしやすいGraphRAGの実装。

Hypergraph はさらに強力です。LLM を使用して非構造化テキストを構造化知識に変換します。グラフ、ハイパーグラフ、時空間抽出を 1 つのコマンドで実行できます。

マルチエージェントLLMsアプリケーションを構築するための最も簡単で手軽な方法。

エンタープライズ級のAgentic RAGエージェント - ドキュメント解析、マルチパス検索、意図認識、問題再記述、セッション記憶、MCPツール呼び出し、および深層思考を全工程でカバー。実際のビジネスシナリオを対象とした、0から1までの完全なエンジニアリング実装。

JVM向けのポータブルなAIエージェントランタイム。単一の@Agentクラスが、一つのSPIの背後でSpring AI、LangChain4j、Anthropic、その他9つで動作します。WebSocket、SSE、gRPC、またはWebTransport/HTTP3を介したトークンストリーミング、ツール呼び出し、人間の承認、ガバナンスに対応。MCP、A2A、AG-UIをサポート。

Streamer-Sales 銷冠 —— 販売ホストLLM大規模モデル🛒🎁。指定された商品の特徴に基づき、ユーザーの購買意欲を刺激する視点から商品解説を行う販売ホストLLM。🚀⭐詳細なデータ生成プロセスを含む❗ 📦さらに、LMDeployによる推論高速化🚀、RAG検索拡張生成 📚、TTS音声合成🔊、デジタルヒューマン生成 🦸、Agentによるネットワーク検索でのリアルタイム情報取得🌐、ASR音声文字起こし🎙️、Vueエコシステムによるフロントエンド構築🍍、FastAPIによるバックエンド構築🗝️、Docker-composeによるパッケージ化・デプロイ🐋

SimpleMem: LLMエージェントのための効率的な生涯記憶 — テキスト＆マルチモーダル

オープンソースのマルチモーダル検索エンジン (Morphik Core)。Morphikによる提供 — 熟練看護・高齢者生活のためのAIバックオフィス (morphik.ai)。

PipesHubは、説明可能なエンタープライズ検索とエージェント型ワークフローの自動化のためにビジネスデータを統合する、オープンソースの完全に拡張可能なAIコンテキスト層です

物語やモデルを構築するための科学的手法、プロセス、アルゴリズム、システムのコレクション。

LLMを使用して自然言語からSQLに変換し、SQLデータベースと対話する。

自動で構築・維持される個人のナレッジベース。資料を追加すると、Claude（またはCodex/Gemini）が読み込んで知識を抽出し、相互接続された持続的なWikiを維持します。Claude Code、Codex、OpenCode、Gemini CLIに対応。APIキーは不要です。

AnyCrawl 🚀: Web サイトを LLM 向けのデータに変換し、Google/Bing/Baidu などから構造化された SERP 結果を抽出する Node.js/TypeScript クローラー。一括処理用のネイティブマルチスレッドを搭載。

AIタスク、RAG/セマンティックチャンキング、分析、GEOFlow Agent、WordPressへのターゲット配信を備えた、オープンソースのGEOコンテンツエンジニアリングおよびマルチサイト配信システム。

ReMe: エージェント向けメモリ管理キット - Remember Me, Refine Me

効率的な大規模モデル（LLM、VLM、AIGC）の評価とパフォーマンスベンチマークのための、効率的でカスタマイズ可能なフレームワーク。

[KDD'2026] "VideoRAG: 動画と対話する"