rag

Scraper em Python baseado em IA

FastGPT é uma plataforma baseada em conhecimento construída sobre LLMs, que oferece um conjunto abrangente de recursos prontos para uso, como processamento de dados, recuperação RAG e orquestração visual de fluxo de trabalho de IA, permitindo que você desenvolva e implante facilmente sistemas complexos de perguntas e respostas sem a necessidade de configurações extensas.

O Sim é o espaço de trabalho colaborativo para criar, implantar e monitorar agentes de IA e fluxos de trabalho. Usado por mais de 100.000 criadores.

Este repositório apresenta várias técnicas avançadas para sistemas de Geração Aumentada de Recuperação (RAG). Cada técnica possui um tutorial detalhado em notebook.

PDF Parser para dados prontos para IA. Automatize a acessibilidade de PDFs. Código aberto.

Transforme qualquer PDF de livro técnico em uma habilidade do Claude Code — pronto para estudar, consultar e usar enquanto trabalha.

Framework de orquestração de IA de código aberto para a construção de aplicações LLM prontas para produção e com engenharia de contexto. Projete pipelines modulares e fluxos de trabalho de agentes com controle explícito sobre recuperação, roteamento, memória e geração. Desenvolvido para agentes escaláveis, RAG, aplicações multimodais, busca semântica e sistemas conversacionais.

Uma ferramenta open-source baseada em RAG para conversar com seus documentos.

Quais princípios podemos usar para criar software baseado em LLM que seja bom o suficiente para entregar a clientes em produção?

Teste seus prompts, agentes e RAGs. Ferramenta de red teaming, pentesting e varredura de vulnerabilidades para IA. Compare o desempenho de GPT, Claude, Gemini, DeepSeek e outros. Utiliza configurações declarativas simples com integração via linha de comando e CI/CD. Utilizado pela OpenAI e Anthropic.

Mais de 50 tutoriais e implementações de técnicas de agentes de IA Generativa, desde bots conversacionais básicos até sistemas multiagentes complexos.

✅ (Concluído) Notas super completas de Deep Learning 【Tudui PyTorch】【Mu Li Aprendizado Profundo Prático】【Andrew Ng Deep Learning】【Dafei LLM Agent】

🔥 MaxKB é uma plataforma de código aberto para construir agentes de nível empresarial. Plataforma de agentes de nível empresarial poderosa e fácil de usar de código aberto.

Uma plataforma de desenvolvimento de agentes de IA com ferramentas visuais completas, simplificando a criação, depuração e implantação de agentes como nunca antes.

Tutoriais ponta a ponta focados em código para construir agentes de GenAI em nível de produção. Do protótipo à implantação empresarial.

Plataforma de conhecimento LLM de código aberto: transforme documentos brutos em um RAG consultável, um agente de raciocínio autônomo e uma Wiki de auto-manutenção.

Assistente de dados de IA agentic de código aberto para a próxima geração de produtos de IA e dados.

Guia completo de recursos de IA do programador YuPi + tutorial de Vibe Coding para iniciantes, incluindo tutoriais de OpenClaw, uso de grandes modelos (DeepSeek / GPT / Gemini / Claude / GLM), notícias de IA, biblioteca de prompts, enciclopédia de IA (Agent Skills / RAG / MCP / A2A), tutoriais de programação com IA (Harness Engineering), uso de ferramentas de IA (Cursor / Claude Code / TRAE / Codex / Copilot), tutoriais de frameworks de desenvolvimento de IA (Spring AI / LangChain) e guias de monetização de produtos de IA.

Sistema operacional agente de código aberto

Plataforma de IA privada para agentes, assistentes e busca empresarial. Agent Builder integrado, pesquisa profunda, análise de documentos, suporte a múltiplos modelos e conectividade de API para agentes.

Plataforma de nível de produção para criar bots de mensagens inteligentes - orquestração de agentes, bases de conhecimento e sistemas de plugins para Discord, Slack, LINE, Telegram, WeChat, Feishu, DingTalk, QQ e Matrix. Integrado com ChatGPT, DeepSeek, Dify, n8n, Langflow, Coze, Claude, Gemini, GLM, Ollama, SiliconFlow, Moonshot e outros.

GenBI (Generative BI) para agentes de IA, um text-to-SQL de código aberto e governado através de uma camada de contexto aberta que transforma perguntas em linguagem natural em painéis, gráficos e SQL confiáveis em mais de 20 fontes de dados, como BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse, Amazon Redshift, Databricks e mais.

Um índice vetorial construído sobre TurboQuant, escrito em Rust com bindings para Python.

Camada de memória para agentes de IA. Substitua pipelines complexos de RAG por uma camada de memória serverless de arquivo único. Dê aos seus agentes recuperação instantânea e memória de longo prazo.

Memori é uma infraestrutura de memória nativa para agentes. Uma camada agnóstica de LLM que transforma a execução de agentes e conversas em estado estruturado e persistente para sistemas de produção. Construído para empresas, o Memori funciona com a infraestrutura de dados que você já utiliza, sem necessidade de substituição completa, e é implantado em nuvem gerenciada, nuvem de locatário único, VPC e localmente (on-premises).

Alternativa open-source ao NotebookLM. Pesquise na web aberta com dados em tempo real (Reddit, YT, IG, TikTok, Indeed, Google Search, Maps, etc.) através de uma única plataforma, API ou servidor MCP.

Um banco de dados vetorial leve, extremamente rápido e em processo

Uma ferramenta poderosa para criar datasets para fine-tuning de LLM, RAG e avaliação.

Este projeto é um tutorial de desenvolvimento de aplicações de grandes modelos de linguagem (LLM) para desenvolvedores iniciantes, disponível para leitura online em: https://datawhalechina.github.io/llm-universe/

Framework de IA tudo-em-um para busca semântica, orquestração de LLM e fluxos de trabalho de modelos de linguagem