llama-index

Nền tảng kỹ thuật AI mã nguồn mở: đánh giá LLM, khả năng quan sát, số liệu, quản lý prompt, playground, tập dữ liệu. Tích hợp với OpenTelemetry, LangChain, OpenAI SDK, LiteLLM và nhiều tính năng khác. 🍊YC W23

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.

Gỡ lỗi, đánh giá và giám sát các ứng dụng LLM, hệ thống RAG và quy trình làm việc của tác nhân với tính năng theo dõi toàn diện, đánh giá tự động và bảng điều khiển sẵn sàng cho môi trường sản xuất.

[MLsys2026]: RAG trên mọi thứ với LEANN. Tiết kiệm 97% dung lượng lưu trữ khi chạy ứng dụng RAG nhanh chóng, chính xác và bảo mật 100% trên thiết bị cá nhân của bạn.

🔍Hướng dẫn toàn diện về công nghệ RAG, địa chỉ đọc trực tuyến: https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/

Bộ nhớ đệm ngữ nghĩa cho các LLM. Tích hợp hoàn toàn với LangChain và llama_index.

🧊 Nền tảng quan sát LLM mã nguồn mở. Một dòng mã để giám sát, đánh giá và thử nghiệm. YC W23 🍓

💬 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

Desktop AI Assistant hỗ trợ GPT-5, GPT-4, o1, o3, Gemini, Claude, Ollama, DeepSeek, Perplexity, Grok, Bielik, chat, thị giác, giọng nói, RAG, tạo ảnh và video, tác nhân, công cụ, MCP, plugin, tổng hợp và nhận dạng giọng nói, tìm kiếm web, bộ nhớ, cấu hình sẵn, trợ lý và nhiều tính năng khác. Hỗ trợ Linux, Windows, Mac

Cơ sở dữ liệu về SDK, framework, thư viện và công cụ để tạo, giám sát, gỡ lỗi và triển khai các tác nhân AI tự hành

Stack cải tiến liên tục dành cho Agent. Dữ liệu môi trường và các bài đánh giá của chúng tôi hỗ trợ cải thiện và giám sát agent.

Một tác nhân repository dựa trên LLM được thiết kế để hỗ trợ các nhà phát triển và nhóm tạo tài liệu và hiểu nhanh các repository.

Tài nguyên, ví dụ và hướng dẫn cho AI đa phương thức, RAG và các tác nhân sử dụng tìm kiếm vector và LLM

Mẫu ứng dụng để hình dung các ứng dụng thông minh với ngăn xếp Copilot của Microsoft cho trải nghiệm sản phẩm tích hợp AI.

Trò chuyện với nhiều tệp PDF cục bộ

Các dự án công nghiệp AI tạo sinh từ đầu đến cuối trên các mô hình LLM với triển khai_Awesome LLM Projects.

Kho lưu trữ này cung cấp các chương trình để xây dựng mã RAG (Retrieval Augmented Generation) cho Generative AI với LlamaIndex, Deep Lake và Pinecone, tận dụng sức mạnh của các mô hình OpenAI và Hugging Face để tạo và đánh giá.