llama-index

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

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

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

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

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

LLM을 위한 시맨틱 캐시. LangChain 및 llama_index와 완전 통합.

🧊 오픈소스 LLM 관측 가능성(observability) 플랫폼. 한 줄의 코드로 모니터링, 평가, 실험을 수행하세요. YC W23 🍓

💬 RasaGPT는 Rasa와 Langchain을 기반으로 구축된 최초의 헤드리스 LLM 챗봇 플랫폼입니다. Rasa, FastAPI, Langchain, LlamaIndex, SQLModel, pgvector, ngrok, telegram으로 구축됨

GPT-5, GPT-4, o1, o3, Gemini, Claude, Ollama, DeepSeek, Perplexity, Grok, Bielik 기반 데스크톱 AI 어시스턴트. 채팅, 비전, 음성, RAG, 이미지 및 비디오 생성, 에이전트, 도구, MCP, 플러그인, 음성 합성 및 인식, 웹 검색, 메모리, 프리셋, 어시스턴트 등 지원. Linux, Windows, Mac

자율 AI 에이전트를 생성, 모니터링, 디버깅 및 배포하기 위한 SDK, 프레임워크, 라이브러리 및 도구 데이터베이스

에이전트를 위한 지속적 개선 스택. 환경 데이터와 평가(eval)를 통해 에이전트의 성능 향상과 모니터링을 지원합니다.

개발자와 팀이 문서를 생성하고 저장소를 빠르게 이해하도록 돕는 LLM 기반 저장소 에이전트

벡터 검색 및 LLM을 활용한 멀티모달 AI, RAG, 에이전트 리소스, 예제 및 튜토리얼

Microsoft의 Copilot 스택을 활용하여 AI가 통합된 제품 경험을 구현하는 지능형 앱 샘플입니다.

로컬에서 여러 PDF와 채팅하기

LLM 모델을 활용한 엔드 투 엔드 생성형 AI 산업 프로젝트 및 배포 가이드

LlamaIndex, Deep Lake, Pinecone을 사용하여 생성형 AI를 위한 RAG 코드를 구축하고, OpenAI 및 Hugging Face 모델을 활용해 생성 및 평가를 수행하는 프로그램 저장소