rag

動画検索および要約（VSS）向けのNVIDIA AI Blueprintは、リアルタイムの検証済みアラート、視覚的Q&A、自動レポート機能を備えた動画解析エージェントを構築するためのGPUアクセラレーテッド・リファレンスアーキテクチャです。VSS Blueprintは、NVIDIA Cosmosなどのビジョン言語モデル（VLM）、NVIDIA NemotronなどのLLM、RAG、およびNVIDIA NIMを使用します。

人情の機微を理解する大規模言語モデルの作成 | プロンプトエンジニアリング、RAG、Agent、LLM微調整のチュートリアルを網羅

YouTube Full Text Search - コマンドラインからすべての YouTube 動画を検索

AIGC向けRAGの素晴らしい論文集。論文「Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey」にて、RAGの基礎、拡張、応用の分類群を提案しています。

WFGYは、AI推論、RAG、エージェント、実世界のワークフローに向けた大型オープンソースリリースであるWFGY 5.0 Polaris Protocolへと向かっています。Problem Map、Global Debug Card、WFGY 4.0、CFVイースターエッグが含まれています。

NumpyとNumbaを搭載した、Pythonでの高速なBM25検索

高速で効率的な非構造化データ抽出。Rustで記述され、多くの言語向けのバインディングを備えています。

グラフワークフロー、ツール、メモリ、A2A、AG-UI、MCP、評価、可観測性を備えた、本番環境向けエージェントシステム構築用 Go フレームワーク。

RAPTOR の公式実装：ツリー構造化検索のための再帰的抽象化処理

エージェントエンジニアリング、メモリ、評価、ワークフロー、自律システムを網羅した、2026年公開のAIエージェント関連研究論文の厳選コレクション。

Agentic-RAG は、AI LLM エージェントで強化された高度な検索拡張生成（RAG）システムを探索します。

LLMを使用してUnityでキャラクターを作成しよう！

GenAI アプリケーションを迅速に開発するためのビルディングブロック

Trench — オープンソースの分析インフラストラクチャ。イベント追跡用の ClickHouse、Kafka、Node.js 上に構築された、本番環境対応の単一 Docker イメージ。プロダクトアナリティクスダッシュボード、LLM RAG、オブザーバビリティプラットフォームなどを簡単に構築可能。

LangChain v1+ と LangGraph を使用してAIエージェントを開発するためのプロジェクトベースのコースリポジトリ：検索エージェント、RAGシステム、リフレクションエージェント、コードインタープリター。

複雑な質問応答に向けた高度な RAG（Retrieval-Augmented Generation）ソリューションを提供するリポジトリ。高度なグラフベースのアルゴリズムを使用してタスク処理を行う

スクラッチからの構築でRAGの仕組みを解き明かす。ローカルLLM、ブラックボックスなし - 埋め込み、ベクトル検索、取得、コンテキスト拡張生成の本質的な理解。

WikiChat は改良版 RAG です。コーパスからデータを取得することで、大規模言語モデルのハルシネーションを防ぎます。

Hivemindは、トレースをエージェント間で再利用可能なスキルへと変換します

[EMNLP 2025 Oral] パーソナライズされた AI エージェント向けにメモリ用オペレーティングシステムを提供する MemoryOS

KarpathyのLLM Wikiのオープンソース実装。ドキュメントをアップロードし、MCP経由でClaudeアカウントを接続してWikiを作成する。

Mac に話しかけ、ドキュメントを検索。クラウド不要。デバイス上の音声 AI + RAG

哲学が AI と出会うとき

本番環境に対応した最適な RAG（Retrieval Augmented Generation）環境を構築するためのツールキット

評価とモニタリング機能が組み込まれた、本番環境対応のオープンソースカスタマーサービス

キャッシュ拡張生成 (Cache-Augmented Generation): RAG に代わるシンプルで効率的な代替手法

次世代のビデオインタラクションおよびワークフローのための AI ビデオエージェントフレームワーク。

「TheoremExplainAgent: Towards Video-based Multimodal Explanations for LLM Theorem Understanding」の公式リポジトリ [ACL 2025 oral]

Amazon Bedrockサービスの利用を開始するためのカスタマー向けサンプルリポジトリ。利用可能なすべての基礎モデルのサンプルを含む

対話型Q&Aエージェントの設定システム、セルフホスト型デプロイソリューション、便利なオールインワン アプリケーションSDKにより、GitHubリポジトリ用のインテリジェントなQ&Aボットを作成可能