langchain

Knowhere trích xuất, phân tích cú pháp và xuất ra các khối có cấu trúc sẵn sàng cho AI Agents và RAG.

Các tác nhân AI giờ đây có thể sử dụng các ứng dụng Android và iOS thực tế, giống như con người.

Nền tảng mã nguồn mở dành cho Kỹ thuật AI: Khả năng quan sát LLM gốc OpenTelemetry, Giám sát GPU, Hàng rào bảo vệ, Đánh giá, Quản lý Prompt, Vault, Playground. Tích hợp với hơn 50 Nhà cung cấp LLM, VectorDB, Framework Agent và GPU.

Một template FastAPI sẵn sàng cho môi trường production để xây dựng các ứng dụng AI agent tích hợp LangGraph. Template này cung cấp nền tảng vững chắc để xây dựng các dịch vụ AI agent có khả năng mở rộng, bảo mật và dễ bảo trì.

Tài nguyên toàn diện về Generative AI, bao gồm lộ trình chi tiết, dự án, trường hợp sử dụng, chuẩn bị phỏng vấn và chuẩn bị lập trình.

Kho lưu trữ này chứa nhiều kỹ thuật nâng cao khác nhau cho hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Học thực hành Ollama, chạy triển khai LLM trên CPU, địa chỉ đọc trực tuyến: https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/

💬 RasaGPT là nền tảng chatbot LLM headless đầu tiên được xây dựng trên nền tảng Rasa và Langchain. Được xây dựng với Rasa, FastAPI, Langchain, LlamaIndex, SQLModel, pgvector, ngrok, telegram

API kiểu OpenAI cho các mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở, sử dụng LLM giống như ChatGPT! Hỗ trợ LLaMA, LLaMA-2, BLOOM, Falcon, Baichuan, Qwen, Xverse, SqlCoder, CodeLLaMA, ChatGLM, ChatGLM2, ChatGLM3, v.v.

Gắn nhãn, làm sạch và làm phong phú bộ dữ liệu văn bản bằng các LLM.

Công cụ nghiên cứu công ty tự trị được hỗ trợ bởi LangGraph và Tavily, thực hiện thẩm định sâu về các công ty bằng framework đa tác tử. Công cụ này tận dụng Google Gemini 2.5 Flash và OpenAI GPT-5.1 ở backend để suy luận

Aix-DB dựa trên framework LangChain/LangGraph, kết hợp kiến trúc cộng tác đa tác tử MCP Skills, thực hiện chuyển đổi từ ngôn ngữ tự nhiên thành thông tin chi tiết về dữ liệu từ đầu đến cuối.

Một framework chatbot Python tích hợp Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và Trí tuệ nhân tạo.

Hướng dẫn tiếng Hàn dựa trên Tài liệu chính thức, Cookbook và các ví dụ thực tế khác của LangChain. Thông qua hướng dẫn này, bạn có thể học cách sử dụng LangChain dễ dàng và hiệu quả hơn.

Ngữ cảnh không giới hạn. Bộ nhớ tự quản lý. Một phiên làm việc, trọn đời. Vùng hải mã (hippocampus) cho các tác nhân lập trình, một phần của CortexKit.

Danh mục hệ sinh thái LangChain + LangGraph: các khái niệm, dự án, công cụ, mẫu và hướng dẫn cho ứng dụng LLM & multi-agent.

PageLM là phiên bản do cộng đồng phát triển của NotebookLM và là nền tảng giáo dục biến tài liệu học tập thành các tài nguyên tương tác như câu đố, flashcard, ghi chú và podcast.

Text-To-Speech, RAG và LLMs. Hoàn toàn chạy nội bộ!

🤖 Tạo LLM agent trong tích tắc với câu lệnh của bạn. Mọi thứ bạn cần để tạo một LLM Agent - công cụ, câu lệnh, framework và mô hình - tất cả trong một nơi.

Trình tạo ứng dụng AI full-stack — FastAPI + Next.js tích hợp sẵn AI Agent, RAG, streaming, xác thực và hơn 20 tích hợp khác.

Hướng dẫn toàn diện từ đầu để xây dựng AI Agent cấp độ sản xuất dựa trên hệ sinh thái LangChain / LangGraph.

Bộ nhớ hoàn hảo cho AI Agent!

Khóa học thực tế về Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn.

DATAGEN: Trợ lý nghiên cứu đa tác nhân do AI điều khiển, tự động hóa việc tạo giả thuyết, phân tích dữ liệu và viết báo cáo.

🤖 Danh sách toàn diện nhất về các AI agent, framework và công cụ trong năm 2026. Hơn 300 tài nguyên · Hơn 20 danh mục · Cập nhật hàng tháng.

Claude Code cho Thị trường Tài chính

kết nối bất kỳ ai agents nào với các giao thức solana

LLPhant - Một Framework Generative AI toàn diện bằng PHP sử dụng OpenAI GPT 4. Lấy cảm hứng từ Langchain

Kho lưu trữ khóa học dựa trên dự án để phát triển các tác nhân AI sử dụng LangChain v1+ và LangGraph: tác nhân tìm kiếm, hệ thống RAG, tác nhân phản hồi và trình thông dịch mã.

Kho lưu trữ này cung cấp giải pháp Retrieval-Augmented Generation (RAG) nâng cao cho việc trả lời câu hỏi phức tạp. Nó sử dụng thuật toán dựa trên đồ thị tinh vi để xử lý các tác vụ.