embeddings

Postgres 개발 플랫폼. Supabase는 웹, 모바일, AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 전용 Postgres 데이터베이스를 제공합니다.

모든 에이전트를 위한 세션 간 지속형 컨텍스트 - 세션 동안 에이전트의 모든 활동을 캡처하고, AI로 압축한 뒤 향후 세션에 관련 컨텍스트를 다시 주입합니다. Claude Code, OpenClaw, Codex, Gemini, Hermes, Copilot, OpenCode 등과 호환됩니다.

이 저장소는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 위한 다양한 고급 기법을 보여줍니다. 각 기법에는 상세한 노트북 튜토리얼이 포함되어 있습니다.

오픈소스 LLM 지식 플랫폼: 원시 문서를 쿼리 가능한 RAG, 자율 추론 에이전트, 자체 유지 관리되는 위키로 전환합니다.

TurboQuant 기반의 벡터 인덱스로, Python 바인딩이 포함된 Rust로 작성되었습니다.

LangChain4j는 JVM에서 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 직관적인 오픈 소스 Java 라이브러리입니다. 주요 LLM 공급자와 벡터 저장소에 대한 통합 API를 제공하며, 도구 호출(MCP 지원 포함), 에이전트, RAG 구현을 쉽게 만들어 줍니다. Quarkus 및 Spring Boot와 같은 엔터프라이즈 Java 프레임워크와 원활하게 통합됩니다.

💡 시맨틱 검색, LLM 오케스트레이션, 언어 모델 워크플로우를 위한 올인원 AI 프레임워크

에이전트 코딩을 위한 올인원 오픈 소스 백엔드 플랫폼. InsForge는 코딩 에이전트에 데이터베이스, 인증, 스토리지, 연산, 호스팅 및 AI gateway를 제공하여 풀스택 앱을 엔드투엔드로 출시할 수 있도록 지원합니다.

검색 및 검색증강(RAG) LLM

SeaTunnel은 멀티모달, 고성능, 분산형 대규모 데이터 통합 도구입니다.

멀티모달 AI를 위한 오픈 레이크하우스 포맷. 2줄의 코드로 Parquet에서 변환하여 100배 빠른 임의 접근, 벡터 인덱스, 데이터 버전을 지원합니다. Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow, PyTorch와 호환되며 더 많은 연동이 추가될 예정입니다.

ML/AI 앱을 위한 GPU가 탑재된 Postgres

애플리케이션에서 딥 매트릭 러닝을 사용하는 가장 쉬운 방법. 모듈화되어 있고 유연하며 확장 가능합니다. PyTorch로 작성되었습니다.

에이전트를 위한 빠르고 정확한 코드 검색. grep+read보다 토큰을 99% 적게 사용합니다.

AI 및 멀티모달 워크로드를 위한 고성능 데이터 엔진. 모든 규모에서 이미지, 오디오, 비디오 및 정형 데이터를 처리합니다.

작성 중 관련 노트와 발췌문을 찾아보세요. 링크 빌딩 코파일럿이 그래프 및 리스트 뷰에 관련 콘텐츠를 표시합니다. 로컬 임베딩 모델 기반의 시맨틱 검색을 제공하며, 별도의 설정이나 API 키가 필요 없습니다.

AutoRAG: 이제 에이전트가 컴퓨터에서 무엇이든 찾을 수 있습니다. 자주 사용할수록 더 똑똑해집니다.

텍스트 임베딩 모델을 위한 초고속 추론 솔루션

text2vec, text to vector. 텍스트 벡터 표현 도구, 텍스트를 벡터 행렬로 변환하며 Word2Vec, RankBM25, Sentence-BERT, CoSENT 등 텍스트 표현 및 텍스트 유사도 계산 모델을 구현하여 즉시 사용 가능합니다.

claude desktop, github copilot, codex, antigravity 등을 포함한 LLM 애플리케이션용 로컬 지속성 메모리 저장소

모든 주요 AI 제공자를 위한 유쾌한 Ruby 프레임워크. 아름답고 표현력 있는 코드로 AI 에이전트, 챗봇, RAG 앱 및 멀티모달 워크플로를 구축하세요.

이미지 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 위한 파이썬 라이브러리

생성형 AI 도구, 작품, 모델 및 참고 자료 큐레이션 목록

TensorFlow 모델의 일부를 재사용하여 전이 학습을 수행하기 위한 라이브러리

Towhee는 신경망 데이터 처리 파이프라인을 빠르고 간단하게 만드는 데 특화된 프레임워크입니다.

MTEB: 다양한 언어와 모달리티에 걸친 임베딩의 최첨단 평가

엔터프라이즈급(4000만+ LOC) 코드베이스 인텔리전스, 제로 설정, 로컬 및 프라이빗 플러그인/스킬/확장 또는 MCP 지원: 하이브리드 시멘틱 검색, 폴리글롯 의존성 그래프, 심볼 수준 영향 분석 및 호출 흐름, 인터랙티브 HTML 뷰어, 프로젝트 및 브랜치 인식 검색, DB/API/인프라 지식. 토큰 61% 감소, 호출 횟수 84% 감소, 37배 빠른 속도. 클라우드 베타 버전 제공.

최첨단 임베딩을 만들기 위한 빠르고 정확하며 경량인 Python 라이브러리

LLM(예: OpenAI, LLaMA) 및 벡터 데이터베이스(예: Chroma, Weaviate, LanceDB)를 모두 지원하는 프롬프트 테스트 및 실험용 오픈소스 도구

에이전트에 필요한 모든 모델을 위한 오픈소스 추론 서버 및 프로덕션 클러스터