retrieval-augmented-generation

에이전트에 필요한 모든 모델을 위한 오픈소스 추론 서버 및 프로덕션 클러스터

ColPali, ColQwen2, ColSmol 등 ColVision 모델을 학습하고 추론을 실행하는 데 사용되는 코드.

API를 통해 제공되는 검색, 추천, RAG 및 분석을 위한 올인원 플랫폼

Awesome-GraphRAG: 그래프 기반 검색 증강 생성(GraphRAG)에 관한 리소스(조사 보고서, 논문, 벤치마크, 오픈소스 프로젝트) 큐레이션 목록

상세한 로드맵, 프로젝트, 유스케이스, 면접 준비, 코딩 준비를 포함한 생성형 AI에 대한 종합 리소스

AI 네이티브 애플리케이션을 위한 분산 벡터 검색

NestJS 헬퍼 + AI 챗봇 개발

[ACL2026] "MiniRAG: 소형 오픈소스 언어 모델을 통해 RAG를 더 간단하게 만들기"

커뮤니티 중심의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프레임워크, 프로젝트 및 리소스 모음. 진화하는 RAG 생태계에 기여하고 탐색해 보세요.

비디오 검색 및 요약(VSS)을 위한 NVIDIA AI Blueprint는 실시간 검증된 알림, 시각적 Q&A, 자동화된 보고 기능을 갖춘 비디오 분석 에이전트를 구축하기 위한 GPU 가속 레퍼런스 아키텍처입니다. VSS Blueprint는 NVIDIA Cosmos 같은 비전 언어 모델(VLM), NVIDIA Nemotron 같은 LLM, RAG 및 NVIDIA NIM을 사용합니다.

WFGY는 AI 추론, RAG, 에이전트, 실세계 워크플로를 위한 대규모 오픈소스 릴리스인 WFGY 5.0 Polaris Protocol을 향해 나아가고 있습니다. Problem Map, Global Debug Card, WFGY 4.0 및 CFV 이스터 에그가 포함되어 있습니다.

RAPTOR(Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval)의 공식 구현체

[EMNLP 2025 Oral] MemoryOS는 개인화된 AI 에이전트를 위한 메모리 운영 체제를 제공하도록 설계되었습니다.

AI의 도움을 받아 웹을 검색할 수 있는 소프트웨어 목록: https://hf.co/spaces/felladrin/awesome-ai-web-search

기초부터 고급까지 RAG를 배우기 위한 종합 가이드

😎 생성형 AI의 검색증강생성(RAG) 애플리케이션 모음

Awesome-LLM-RAG: 대형 언어 모델의 고급 검색증강생성(RAG) 선별 목록

SmythOS 런타임 환경(SRE)은 에이전트 AI를 위한 오픈 소스 클라우드 네이티브 런타임입니다. 안전하고 모듈화되었으며 프로덕션 준비가 된 이 환경을 통해 개발자는 로컬, 클라우드 및 엣지 환경 전반에 걸쳐 지능형 에이전트를 구축, 실행 및 관리할 수 있습니다.

TrustRAG: 신뢰할 수 있는 입력과 신뢰할 수 있는 출력을 제공하는 RAG 프레임워크

🥤 RAGLite는 DuckDB 또는 PostgreSQL을 사용하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)용 Python 툴킷입니다.

Embedding, ColBERT, ReRanker를 포함한 RAG Retrieval의 효율적인 파인튜닝을 통합합니다.

AI를 위한 협업 스프레드시트. 셀을 강력한 파이프라인으로 연결하고, 프롬프트와 모델을 실험하며, LLM 응답을 실시간으로 평가합니다. 원활하게 협업하여 AI 애플리케이션을 구축하고 반복 개선하세요.

Chroma와 유사한 인터페이스와 서드파티 의존성이 없는 Go용 임베디드 벡터 데이터베이스. 선택적 영속성을 지원하는 인메모리 방식.

컴파일러 기술로 향상된 TypeScript AI Function Calling 프레임워크.

벡터 임베딩 생성 및 로컬 리랭킹을 위한 Rust 라이브러리!

검색 및 검색(retrieval) 파이프라인을 위한 가볍고 초고속 재순위화(re-ranking). LLM 및 cross-encoder 기반의 SoTA Listwise 및 Pairwise 재순위화를 지원합니다. Prithivi Da가 제작했으며 PR 및 협업을 환영합니다.

배경지식이 거의 없는 상태에서 2026년에 LLM 기술을 시작하고 향상시키며 최신 뉴스 및 최신 기술을 파악할 수 있는 완벽한 가이드

VLM을 활용한 파싱 없는 RAG

⚕️ GenAI 기반 멀티 에이전트 의료 진단 및 헬스케어 연구 지원 챗봇. 🏥 의료 전문가, 연구원 및 환자를 위해 설계되었습니다.

RAG-Fusion: 더 나은 검색 증강 생성을 위한 다중 쿼리 생성 및 상호 순위 융합(RRF). NFCorpus/BEIR 평가 도구 포함