qdrant

🤖 Aprenda de graça como construir um sistema de LLM e RAG pronto para produção de ponta a ponta usando as melhores práticas de LLMOps: ~ código-fonte + 12 lições práticas

Um RAG agente modular construído com LangGraph — aprenda sobre agentes de Geração Aumentada por Recuperação em minutos.

Inteligência de base de código de nível empresarial (mais de 40 milhões de LOC), sem necessidade de configuração, local e privado. Plugin/Skill/Extensão ou MCP: busca semântica híbrida, grafos de dependência poliglota, análise de impacto em nível de símbolo e fluxo de chamadas, visualizador HTML interativo, busca ciente de projetos e branches, conhecimento de DB/API/infra. 61% menos tokens, 84% menos chamadas, 37x mais rápido. Cloud em beta.

Representar, enviar, armazenar e pesquisar dados multimodais.

A plataforma no-code para criar agentes de LLM personalizados

Plataforma tudo-em-um para busca, recomendações, RAG e análise oferecida via API.

Este repositório contém várias técnicas avançadas para sistemas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG).

Cliente Python para o mecanismo de busca vetorial Qdrant.

Um sistema operacional de memória de 7 camadas para o Hermes Agent — memória persistente com Qdrant, fatos estruturados, recall de fabric, wiki com curadoria automática e injeção cirúrgica de contexto. Executa localmente, com qualquer provedor de LLM.

RAG conversacional local (on-premises) com contêineres configuráveis

Plataforma de automação de IA auto-hospedada. Implante n8n, Ollama, Flowise, RAG, Supabase e mais de 30 ferramentas com um comando. HTTPS automático. Alternativa gratuita ao Zapier/Make.

Memória de longo prazo para assistentes de IA. Armazenamento em grafo e vetorial que recupera decisões, relacionamentos e contexto entre sessões.

Uma ferramenta de análise de inteligência de código aberto (OSINT) que aproveita embeddings alimentados por GPT e motores de busca vetorial para processamento eficiente de dados