milvus

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

🏆 실시간 노코드, 강력하고 안전한 ORM 🚀 백엔드 코딩 없이 API 및 문서 제공, 프론트엔드(클라이언트)에서 응답 JSON 커스텀 가능 🏆 실시간 노코드, 풀기능, 고안전 ORM 라이브러리 🚀 백엔드 인터페이스와 문서 노코드, 프론트엔드(클라이언트)가 반환 JSON 데이터와 구조 커스텀

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.

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

프라이빗 데이터를 대상으로 추론 및 검색을 수행하는 오픈 소스 Deep Research 대안. Python으로 작성됨.

LLM을 위한 시맨틱 캐시. LangChain 및 llama_index와 완전 통합.

자체 배포 가능한 멀티 테넌트 지식 에이전트 플랫폼: 통합 RAG, 지식 그래프, 멀티 에이전트, MCP/Skills, 샌드박스 및 권한 관리 제공

모든 애니메이션 클립을 위한 타임스탬프 검색

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

Milvus를 위한 최고의 GUI

Markdown과 Milvus를 기반으로 모든 AI 에이전트(예: Claude Code, Codex)를 위한 지속적이고 통합된 메모리 레이어입니다.

역이미지 검색, 오디오 검색, 분자 검색, 비디오 분석, 질의응답 시스템, NLP 등 모든 비정형 데이터 처리

Milvus 벡터 데이터베이스용 Python SDK

OA, ERP, CRM, 티켓팅 등 기업용 시스템을 위한 에이전트를 빠르게 구축하여, AI가 권한, 감사 및 거버넌스 제어 하에 실제 비즈니스 기능을 안전하게 호출할 수 있도록 지원합니다.

LLM, RAG, Agent, 멀티모달 기반의 스마트 식단 및 요리 관리 플랫폼. 레시피 검색, 개인 맞춤형 식단 계획, AI 식단 기록, 영양 분석, 웹 검색 강화 및 확장 가능한 ReAct Agent/Subagent 도구 체계를 지원하여 초보자의 요리를 돕습니다.

Turn local files into searchable context for AI agents.