qdrant

🤖 Học miễn phí cách xây dựng hệ thống LLM & RAG hoàn chỉnh sẵn sàng cho môi trường sản xuất bằng các thực hành tốt nhất của LLMOps: ~ mã nguồn + 12 bài học thực hành

Một Agentic RAG mô-đun được xây dựng bằng LangGraph — tìm hiểu các Tác nhân Tạo sinh Tăng cường Truy xuất trong vài phút.

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.

Biểu diễn, gửi, lưu trữ và tìm kiếm dữ liệu đa phương thức

Nền tảng no-code để xây dựng các LLM Agent tùy chỉnh

Nền tảng tất cả trong một cho tìm kiếm, gợi ý, RAG và phân tích được cung cấp qua API

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

Client Python cho công cụ tìm kiếm vector Qdrant

Hệ điều hành bộ nhớ 7 lớp cho Hermes Agent — bộ nhớ bền vững với Qdrant, dữ liệu có cấu trúc, khả năng gợi nhớ cấu trúc, wiki tự động quản lý và chèn ngữ cảnh chính xác. Chạy cục bộ, hỗ trợ mọi nhà cung cấp LLM.

RAG hội thoại tại chỗ (on-premises) với các container có thể cấu hình.

🚀 Nền tảng tự động hóa AI tự lưu trữ. Triển khai n8n, Ollama, Flowise, RAG, Supabase & hơn 30 công cụ chỉ với một lệnh. Tự động HTTPS. Giải pháp thay thế miễn phí cho Zapier/Make.

Bộ nhớ dài hạn cho trợ lý AI. Lưu trữ đồ thị và vector giúp ghi nhớ các quyết định, mối quan hệ và ngữ cảnh qua nhiều phiên làm việc.

Công cụ phân tích tình báo nguồn mở (OSINT) tận dụng các embedding dựa trên GPT và công cụ tìm kiếm vector để xử lý dữ liệu hiệu quả