rag

AI 모델, 에이전트, 데이터베이스, RAG 및 파이프라인을 로컬 또는 원격 환경에 몇 분 만에 배포

모든 Postgres에서 지원하는 전문(Full-text) 및 시맨틱 검색

엔드투엔드 RAG 시스템 설계, 평가 및 최적화. 긱타임 RAG 트레이닝 캠프, RAG 10대 컴포넌트 전면 해체, 4개 실습 프로젝트로 RAG 전체 프로세스 마스터. RAG의 도입은 비즈니스를 중심으로 이루어져야 하며, 기술에 비즈니스를 억지로 맞추어서는 안 됩니다. 이것이 바로 우리가 다양한 시나리오와 문제에 맞춰 타겟팅된 조정, 최적화 및 커스텀을 수행해야 하는 이유입니다. 디테일에 악마가 깃들어 있으며, 우리는 그 속으로 깊이 파고들어 탐구합니다.

ARGO는 로컬 Manus를 데스크톱으로 가져오는 오픈 소스 AI 에이전트 플랫폼. 원클릭 모델 다운로드, 원활한 폐쇄형 LLM 통합, 오프라인 우선 RAG 지식 베이스를 통해 자율적 사고, 작업 계획을 수행하는 DeepResearch 파워하우스로 작동하며 데이터는 100% 로컬에 유지. Win/Mac/Docker 지원

Firecrawl을 사용하여 개발된 웹사이트 및 기타 프로젝트를 포함한 전체 애플리케이션 예제 저장소

오늘날 Android에서 가장 진보된 완전 오프라인 클라이언트 측 AI 스위트

개념화를 통한 스키마 생성을 결합하여 자동 지식 그래프 구축을 수행하는 새로운 프레임워크인 AutoSchemaKG의 구현체

AI 어시스턴트를 위한 장기 기억 장치. 세션 전반에 걸쳐 결정, 관계, 컨텍스트를 기억하는 그래프 및 벡터 스토어

♾️ Spec 코딩을 지원하는 프라이빗 에이전트 플릿. 각 에이전트는 전용 GPU 가속 데스크톱을 할당받습니다. 완전한 프라이빗 AI 스택에서 Claude, Codex, Gemini 및 오픈 모델을 실행하세요 ♾️

PyTorch를 이용한 대조 학습(Contrastive Learning) 모델 훈련

AI 퍼스트 앨범: 자연어로 갤러리와 대화하세요! LLM Vision + RAG + Album/Gallery.

Apple Silicon에서 모든 에이전트를 위한 공유 단일 파일 메모리 레이어, 텍스트·사진·비디오에 대한 밀리초 미만의 RAG. 서버 없음. API 없음. 단 하나의 파일. 순수 Swift

Spring AI와 Spring Boot를 사용하여 Generative AI 및 LLM 기반의 Java 애플리케이션을 구축하는 방법을 보여주는 샘플입니다.

Rust로 구현된 빠르고 스트리밍 가능한 인덱싱, 쿼리 및 에이전트형 LLM 애플리케이션입니다.

KG Engine으로 구동되는 혁신적인 Agent 프레임워크

파인튜닝을 통해 RAG 작업을 위한 LLM을 강화하는 프레임워크

공개된 Java 백엔드 / AI Agent / 시스템 설계 / 알고리즘 면접 복습 자료 저장소

오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 RAG(검색 증강 생성)용 파일을 수집합니다. 제3자 서비스나 민감한 데이터가 네트워크 외부로 유출되지 않습니다.

이 NVIDIA RAG 블루프린트는 기본 검색증강생성(RAG) 파이프라인을 위한 참조 솔루션을 제공합니다.

Healthy Diet AI Agent는 영양 채팅, 음식 이미지 분석, RAG 문서 수집 및 지식 기반 식단 안내를 위한 Bun + TypeScript 백엔드입니다.

Generative AI Examples는 ChatQnA, Copilot 등 GenAI 예제 모음으로, Open Platform for Enterprise AI (OPEA) 프로젝트의 파이프라인 기능을 보여줍니다.

2025년 AI 코딩 어시스턴트 실습 프로젝트, Spring Boot 3.5 + Java 21 + LangChain4j + AI를 기반으로 지능형 코딩 학습 및 취업 코칭 봇 구축. AI 대형 모델 연동, LangChain4j 핵심 기능, 스트리밍 대화, Prompt 엔지니어링, RAG 검색 증강, 벡터 데이터베이스, Tool Calling, MCP 모델 컨텍스트 프로토콜, 웹 크롤러, 보안 보호, Vue.js 프론트엔드 개발, SSE 서버 푸시 등 엔터프라이즈급 AI 애플리케이션 개발 기술 포괄.

AI 코딩 에이전트를 위한 로컬 코드 인텔리전스 MCP 서버 및 CLI

AI 小说创作软件：把灵感、角色、世界观、大纲、章节写作、审稿和修稿组织成可控流程；提供 Windows/macOS 桌面版、Ollama 与 DSH 插件预览。

AI 에이전트에게 영구적이고 집단적인 메모리를 제공하세요 — 중복 제거 흡수, 대체 계보, 시맨틱 검색 및 그래프 UI를 지원합니다. MCP를 지원합니다.

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.

RAG 애플리케이션을 위한 프로덕션 수준의 앱 구축 방법을 단계별로 알려주는 교육용 프로젝트

로컬에서 여러 PDF와 채팅하기

검색, 재순위 지정 및 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 위한 포괄적인 Python 툴킷입니다. 40개의 사전 검색 벤치마크 데이터셋, 7개 이상의 검색 기술, 24개 이상의 최신 재순위 지정 모델 및 다양한 RAG 방식을 통합합니다.

VLM2Vec / MMEB (ICLR 2025), VLM2Vec-V2 / MMEB-V2 (TMLR 2026), MMEB-V3 (COLM 2026) 관련 코드를 포함하는 저장소입니다.