embeddings

Nền tảng phát triển Postgres. Supabase cung cấp cho bạn một cơ sở dữ liệu Postgres chuyên dụng để xây dựng các ứng dụng web, di động và AI.

Ngữ cảnh duy trì qua các phiên cho mọi Agent – Ghi lại mọi hoạt động của agent trong các phiên, nén bằng AI và đưa ngữ cảnh liên quan trở lại các phiên trong tương lai. Hoạt động với Claude Code, OpenClaw, Codex, Gemini, Hermes, Copilot, OpenCode và nhiều hơn nữa

Kho lưu trữ này giới thiệu các kỹ thuật nâng cao khác nhau cho hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG). Mỗi kỹ thuật đều có hướng dẫn chi tiết qua notebook.

Nền tảng tri thức LLM nguồn mở: chuyển đổi tài liệu thô thành RAG có thể truy vấn, tác nhân suy luận tự trị và Wiki tự duy trì.

Vector index xây dựng trên TurboQuant, viết bằng Rust với Python bindings

LangChain4j là một thư viện Java mã nguồn mở, mang phong cách bản địa để xây dựng các ứng dụng tích hợp LLM trên JVM. Thư viện này cung cấp một API thống nhất cho các nhà cung cấp LLM và kho lưu trữ vector phổ biến, đồng thời giúp việc triển khai gọi công cụ (bao gồm hỗ trợ MCP), agent và RAG trở nên dễ dàng. Nó tích hợp liền mạch với các framework Java doanh nghiệp như Quarkus và Spring Boot.

💡 Khung AI tất cả trong một dành cho tìm kiếm ngữ nghĩa, điều phối LLM và quy trình làm việc của mô hình ngôn ngữ

Nền tảng backend mã nguồn mở, tất cả trong một dành cho lập trình tác nhân. InsForge cung cấp cơ sở dữ liệu, xác thực, lưu trữ, tính toán, lưu trữ web và cổng AI cho tác nhân lập trình của bạn để phát triển ứng dụng full-stack từ đầu đến cuối.

Truy xuất và các LLM được tăng cường truy xuất (Retrieval-augmented LLMs)

SeaTunnel là công cụ tích hợp dữ liệu lớn, phân tán, hiệu năng cao và đa phương thức.

Định dạng Open Lakehouse cho AI đa phương thức. Chuyển đổi từ Parquet chỉ trong 2 dòng mã để truy cập ngẫu nhiên nhanh hơn 100 lần, chỉ mục vector và quản lý phiên bản dữ liệu. Tương thích với Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow và PyTorch với nhiều tích hợp sắp ra mắt.

Postgres tích hợp GPU cho các ứng dụng ML/AI.

Cách dễ nhất để sử dụng deep metric learning trong ứng dụng của bạn. Mô-đun, linh hoạt và có khả năng mở rộng. Được viết bằng PyTorch.

Tìm kiếm mã nguồn nhanh chóng và chính xác cho các Agent. Sử dụng ít token hơn 99% so với grep+read

Công cụ dữ liệu hiệu năng cao cho AI và khối lượng công việc đa thức (multimodal). Xử lý hình ảnh, âm thanh, video và dữ liệu có cấu trúc ở bất kỳ quy mô nào

Tìm các ghi chú và đoạn trích liên quan trong khi viết. Trợ lý liên kết (link building copilot) của bạn hiển thị nội dung liên quan dưới dạng chế độ xem đồ thị + danh sách. Mô hình embedding cục bộ hỗ trợ tìm kiếm ngữ nghĩa. Không cần cài đặt. Không cần API key.

AutoRAG: Giờ đây tác nhân của bạn có thể tìm kiếm bất cứ thứ gì trên máy tính. Nó sẽ thông minh hơn khi bạn sử dụng thường xuyên.

Giải pháp suy luận cực nhanh cho các mô hình text embedding

text2vec, công cụ chuyển đổi văn bản thành vector. Biến văn bản thành ma trận vector, tích hợp các mô hình biểu diễn văn bản và tính toán độ tương tự như Word2Vec, RankBM25, Sentence-BERT, CoSENT, sẵn sàng sử dụng ngay.

Kho lưu trữ bộ nhớ bền vững cục bộ cho các ứng dụng LLM bao gồm claude desktop, github copilot, codex, antigravity, v.v.

Một framework Ruby tuyệt vời dành cho mọi nhà cung cấp AI lớn. Xây dựng các AI agent, chatbot, ứng dụng RAG và quy trình làm việc đa phương thức bằng mã nguồn đẹp mắt và giàu tính biểu đạt.

Thư viện Python dành cho học tập tự giám sát trên hình ảnh.

Danh sách chọn lọc các công cụ, tác phẩm, mô hình và tài liệu về Generative AI

Thư viện học chuyển giao bằng cách sử dụng lại các phần của mô hình TensorFlow.

Towhee là một framework chuyên dụng giúp các đường ống xử lý dữ liệu thần kinh trở nên đơn giản và nhanh chóng.

MTEB: Đánh giá tiên tiến về các embedding qua các ngôn ngữ và phương thức

Độ thông minh mã nguồn cấp doanh nghiệp (hơn 40 triệu dòng mã), không cần cấu hình, cục bộ & riêng tư Plugin/Skill/Extension hoặc MCP: tìm kiếm ngữ nghĩa lai, biểu đồ phụ thuộc đa ngôn ngữ, phân tích tác động cấp ký hiệu & luồng gọi, trình xem HTML tương tác, tìm kiếm nhận biết đa dự án & nhánh, kiến thức DB/API/infra. Giảm 61% token, giảm 84% lệnh gọi, nhanh hơn 37x. Đám mây đang trong giai đoạn thử nghiệm beta.

Thư viện Python nhanh, chính xác và nhẹ để tạo Embedding tiên tiến (State of the Art)

Công cụ mã nguồn mở để kiểm thử và thử nghiệm prompt, hỗ trợ cả LLM (như OpenAI, LLaMA) và cơ sở dữ liệu vector (như Chroma, Weaviate, LanceDB).

Máy chủ suy luận mã nguồn mở và cụm sản xuất cho tất cả các mô hình mà agent của bạn cần.