rag

O NVIDIA AI Blueprint para pesquisa e resumo de vídeo (VSS) é uma arquitetura de referência acelerada por GPU para criar agentes de análise de vídeo com alertas verificados em tempo real, perguntas e respostas visuais e relatórios automatizados. O Blueprint VSS utiliza modelos de linguagem visual (VLMs) como o NVIDIA Cosmos, LLMs como o NVIDIA Nemotron, RAG e NVIDIA NIMs.

Criação de modelos de linguagem grandes com inteligência social | Abrange engenharia de prompts, RAG, agentes e tutoriais de ajuste fino de LLM.

YouTube Full Text Search - Pesquise em todo o YouTube a partir da linha de comando

Coleta de artigos sobre RAG para AIGC. Propomos uma taxonomia de fundamentos, aprimoramentos e aplicações de RAG no artigo "Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey".

O WFGY está caminhando para o WFGY 5.0 Polaris Protocol, um grande lançamento de código aberto para raciocínio de IA, RAG, agentes e fluxos de trabalho do mundo real. Inclui Mapa de Problemas, Cartão de Depuração Global, WFGY 4.0 e o Easter Egg CFV.

Busca BM25 rápida em Python, otimizada por Numpy e Numba

Extração de dados não estruturados rápida e eficiente. Escrito em Rust com bindings para várias linguagens.

Um framework Go para criar sistemas de agentes de produção com fluxos de trabalho em grafo, ferramentas, memória, A2A, AG-UI, MCP, avaliação e observabilidade.

A implementação oficial do RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval

Uma coleção curada de artigos de pesquisa sobre agentes de IA publicados em 2026, abrangendo engenharia de agentes, memória, avaliação, fluxos de trabalho e sistemas autônomos.

Agentic-RAG explora sistemas avançados de Geração Aumentada por Recuperação aprimorados com agentes LLM de IA.

Crie personagens no Unity com LLMs!

Blocos de construção para o desenvolvimento rápido de aplicações de GenAI

Trench — Infraestrutura de análise de código aberto. Uma única imagem Docker pronta para produção baseada em ClickHouse, Kafka e Node.js para rastreamento de eventos. Crie facilmente painéis de análise de produtos, RAGs de LLM, plataformas de observabilidade ou qualquer outro produto de análise.

Repositório de curso baseado em projetos para desenvolver agentes de IA usando LangChain v1+ e LangGraph: agentes de busca, sistemas RAG, agentes de reflexão e interpretadores de código.

Este repositório fornece uma solução avançada de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para perguntas e respostas complexas. Utiliza algoritmos baseados em grafos sofisticados para lidar com as tarefas.

Desmistifique o RAG construindo-o do zero. LLMs locais, sem caixas-pretas - compreensão real de embeddings, busca vetorial, recuperação e geração aumentada por contexto.

WikiChat é um RAG aprimorado. Ele interrompe a alucinação de grandes modelos de linguagem recuperando dados de um corpus.

Hivemind transforma seus rastreamentos em habilidades reutilizáveis entre agentes

[EMNLP 2025 Oral] MemoryOS foi projetado para fornecer um sistema operacional de memória para agentes de IA personalizados.

Implementação open source da LLM Wiki de Karpathy. Faça upload de documentos, conecte sua conta Claude via MCP e deixe que ela escreva sua wiki!

Fale com seu Mac, consulte seus documentos, sem necessidade de nuvem. IA de voz e RAG executados localmente no dispositivo.

Quando a filosofia encontra a IA

Um kit de ferramentas para criar configurações de RAG (Retrieval Augmented Generation) ideais e prontas para produção para seus dados.

Atendimento ao cliente de código aberto pronto para produção com avaliações e monitoramento integrados

Cache-Augmented Generation: uma alternativa simples e eficiente ao RAG

Framework de agentes de vídeo com IA para interações e fluxos de trabalho de vídeo de próxima geração.

Repositório oficial para "TheoremExplainAgent: Towards Video-based Multimodal Explanations for LLM Theorem Understanding" [ACL 2025 oral]

Este repositório contém exemplos para os clientes começarem a usar o serviço Amazon Bedrock. Contém exemplos para todos os modelos fundamentais disponíveis.

Um sistema de configuração de agente de perguntas e respostas conversacional, soluções de implantação auto-hospedadas e um SDK de aplicação tudo-em-um conveniente, permitindo criar bots de perguntas e respostas inteligentes para seus repositórios GitHub