rag

llama.cpp を搭載し、追加のソフトウェアをインストールすることなく、Mac上のファイル、フォルダ、ウェブサイトの情報をもとに応答できるローカル LLM とチャットできるネイティブ macOS アプリ

🔥 コンテキストエンジニアリングに関する包括的な調査: プロンプトエンジニアリングから本番グレードの AI システムまで。LLM および AI エージェント向けの数百の論文、フレームワーク、実装ガイド。

🚀 EvoAgentX: AIエージェントの自己進化エコシステムの構築

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術に基づくインテリジェントな対話システム

Neo.mjs は自己進化するソフトウェア生命体です。Neural Link、Active Hybrid GraphRAG、DreamService、自己修復ループを介して、クロスモデルの群知能がライブアプリに常駐するプロフェッショナルなエンドツーエンドの AI エンジニアリングチームです。

NVIDIA 製品向けエージェントスキル - Claude Code、Codex、その他のコーディングエージェントにインストールして、Physical AI、ロボティクス、シミュレーション、CUDA、RAG のワークフローをエンドツーエンドで実行できます。

最先端の埋め込み（Embedding）を作成するための、高速、正確かつ軽量なPythonライブラリ

Spring Boot 4.1、Java 25、Spring AI 2.0、React、PostgreSQL/pgvector、Redis、RustFSをベースに構築されたオープンソースのAI面接プラットフォーム。履歴書のスマート分析、模擬面接、音声面接、ナレッジベースRAGをサポート。

LLM、エージェント、RAG、ファインチューニング、LLMOps、AIシステム技術を活用して「セカンドブレイン」AIアシスタントの構築を学ぶ。

データを移動させずに AI 検索と RAG を実現。データを安全に保ちながら、100以上のアプリにわたる企業のナレッジから瞬時に回答を得られます。数ヶ月ではなく、数分でデプロイ可能。

Pinecone ベクターデータベースを実際に操作しながら学べる Jupyter Notebooks

OCRシステム、RAG、AIエージェントなどの実践的なAIプロジェクトを集めた厳選コレクション。

本番環境のAIシステムと評価（evals）を構築するエンジニアのためのAIシステム設計ガイド

pingcap/autoflow は、TiDB Serverless Vector Storage を使用して構築された、Graph RAG ベースの対話型ナレッジベースツールです。デモ: https://tidb.ai

AIエンジニアの面接対策チートシート – 質問と回答

AIネイティブ検索データベース。エージェントのストレージに最適で、ベクター、テキスト、構造化データ、半構造化データを単一のエンジンに統合します。このオールインワンデータベースにより、エージェントがより賢く、実行しやすく、安定したものになります。

AI チャットボットアプリケーション向けの、ユーザープロファイルベースの長期記憶

Zoteroライブラリに深く統合された、オープンソースの研究エージェントシステム。

長編小説の執筆に向けた AI Native のオープンソースシステム。Agent、世界観、執筆エンジン、RAG、全編制作ワークフローを活用し、初心者のひらめきから完全な小説への到達をサポートします。

APIを通じて提供される、検索、推薦、RAG、および分析のためのオールインワン・プラットフォーム

[EMNLP-2024] 高速なプロトタイプ作成と本番環境向けマルチモーダル言語エージェントの構築。

自律エージェントのためのオープンソースメモリレイヤー

プログラミングナビゲーションAI開発実践の新プロジェクト。Spring Boot 3 + Java 21 + Spring AIをベースに、AI恋愛マスターアプリおよびReActモード自律プランニングエージェント「YuManus」を構築。AI大規模モデルの接続、Spring AIの中核機能、プロンプトエンジニアリングと最適化、RAG検索拡張、ベクトルデータベース、Tool Calling、MCP（モデルコンテキストプロトコル）、AIエージェント開発（ManasのJava実装）、Cursor AIツールなどのコア知識を網羅。1セットのチュートリアルでプログラマー必須のAI技術をマスターし、AI時代の企業で求められる人材となって履歴書や就職活動の競争力を大幅に高めます。

Awesome-GraphRAG: グラフベースの検索拡張生成（GraphRAG）に関するリソース（サーベイ、論文、ベンチマーク、オープンソースプロジェクト）のまとめ

箱出しですぐ使えるAI入札仕様書作成ツール、入札仕様書AI生成ツール、入札ツールボックス、ナレッジベース、仕様書重複チェック、無効項目チェック。完全オープンソースかつ無料で利用可能

Apache Hamiltonは、データサイエンティストやエンジニアが、テスト可能でモジュール式かつ自己文書化されたデータフローを定義するのを支援します。データ系統やメタデータを含み、Pythonが動作するすべての環境で実行・スケールします。

このリポジトリには、RAG システム向けのさまざまな高度なテクニックが含まれています。

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

APIやマイクロサービスのようにAIエージェントを構築、実行、スケーリングする

Ollamaを学ぶ、CPUで大規模モデルのデプロイを使いこなす、オンライン読書アドレス：https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/