langchain

각종 파일 및 오피스 문서를 Markdown으로 변환하는 Python 도구.

에이전트 엔지니어링 플랫폼.

연구, 코딩, 생성을 수행하는 오픈소스 장기 호라이즌 SuperAgent 하네스. 샌드박스, 메모리, 도구, 스킬, 서브에이전트, 메시지 게이트웨이의 도움으로 몇 분에서 몇 시간이 소요되는 다양한 수준의 작업을 처리합니다.

LLM에 도달하기 전에 도구 출력, 로그, 파일, RAG 청크를 압축합니다. 코딩 에이전트의 토큰 20% 감소, JSON의 토큰 60-95% 감소, 동일한 응답. 라이브러리, 프록시, MCP 서버.

가장 빠르고 가벼운 AI Gateway. Rust 코어와 Python SDK 제공. 비용 추적, 가드레일, 로드 밸런싱, 로깅 기능을 포함하여 OpenAI(또는 네이티브) 형식으로 100개 이상의 LLM API 호출 가능 [Bedrock, Azure, OpenAI, Anthropic, VertexAI, vLLM, Nvidia NIM]

탄력적인 에이전트를 구축하세요.

Langchain 및 ChatGLM, Qwen, Llama 등 언어 모델 기반의 RAG 및 에이전트 애플리케이션 (구 Langchain-ChatGLM)

오픈소스 AI 엔지니어링 플랫폼: LLM 평가, 관측성, 지표, 프롬프트 관리, 플레이그라운드, 데이터셋. OpenTelemetry, LangChain, OpenAI SDK, LiteLLM 등과 통합. 🍊YC W23

이 저장소에는 Hugging Face 에이전트 코스가 포함되어 있습니다.

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

필요한 모든 기능이 포함된 에이전트 하네스.

에이전트, LLM 및 ML 모델을 위한 오픈 소스 AI 엔지니어링 플랫폼. MLflow를 통해 모든 규모의 팀이 비용을 제어하고 모델 및 데이터 접근을 관리하면서 프로덕션 수준의 AI 애플리케이션을 디버깅, 평가, 모니터링 및 최적화할 수 있습니다.

기본적인 대화형 봇부터 복잡한 멀티 에이전트 시스템까지, 생성형 AI 에이전트 기술을 위한 50개 이상의 튜토리얼 및 구현체

🔥 MaxKB는 기업용 수준의 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 强大易用的开源企业级智能体平台。

포괄적인 추적, 자동화된 평가, 프로덕션 준비가 완료된 대시보드를 통해 LLM 애플리케이션, RAG 시스템 및 에이전트 워크플로우를 디버깅, 평가 및 모니터링하세요.

Llama Cookbook에 오신 것을 환영합니다! Llama를 활용한 구축을 위한 필수 가이드로, 추론, 파인튜닝, RAG 시작하기를 다룹니다. 또한 Llama 모델 제품군을 사용하여 엔드투엔드 문제를 해결하고 다양한 제공업체 서비스에서 활용하는 방법을 보여줍니다.

Gemini Enterprise Agent Platform을 활용한 Google Cloud의 Generative AI 예제 코드 및 노트북

오픈소스 NotebookLM 대안. 단일 플랫폼, API 또는 MCP 서버를 통해 실시간 데이터(Reddit, YT, IG, TikTok, Indeed, Google Search, Maps 등)로 오픈 웹을 리서치하세요. 디스코드 참여하기: https://discord.gg/ejRNvftDp9

문서를 구조화된 데이터로 손쉽게 변환하세요. Unstructured는 복잡한 문서를 언어 모델을 위한 깔끔하고 구조화된 형식으로 변환하는 오픈 소스 ETL 솔루션입니다. 프로덕션 급 워크플로, 파티셔닝, 보강, 청킹 및 임베딩을 위한 엔터프라이즈 급 플랫폼 제품에 대해 알아보려면 웹사이트를 방문하세요.

GPT/LLM Agent를 구축하고 배포하기 위한 오픈소스 허브 ⚡️

초보 개발자를 위한 LLM 애플리케이션 개발 튜토리얼입니다. 온라인 읽기 주소: https://datawhalechina.github.io/llm-universe/

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.

Go 언어로 작성된 궁극의 LLM/AI 애플리케이션 개발 프레임워크.

[MLsys2026]: LEANN을 사용한 모든 것의 RAG. 개인 기기에서 빠르고 정확하며 100% 프라이버시가 보장되는 RAG 애플리케이션을 실행하면서 97%의 스토리지 절감 효과를 누리세요.

가드레일이 통합된 초고속 AI Gateway. 1개 패스트 앤 프렌들리 API로 1,600개 이상의 LLM과 50개 이상의 AI 가드레일에 라우팅합니다.

몇 분 만에 대화형 AI 구축 ⚡️

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AI 관측 가능성 및 평가

🔍 대규모 언어 모델(LLM) 어플리케이션 개발 실전 1: RAG 기술 풀스택 가이드, 온라인 읽기 주소: https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/

Go용 LangChain, Go에서 LLM 기반 프로그램을 작성하는 가장 쉬운 방법