rag

Triển khai bất kỳ mô hình AI, tác nhân, cơ sở dữ liệu, RAG và đường ống nào cục bộ hoặc từ xa trong vài phút

Tìm kiếm toàn văn và tìm kiếm ngữ nghĩa trên bất kỳ Postgres nào

Thiết kế, đánh giá và tối ưu hóa hệ thống RAG từ đầu đến cuối. Phân tích toàn diện 10 thành phần RAG, nắm vững quy trình RAG thông qua 4 dự án thực tế.

ARGO là nền tảng AI Agent mã nguồn mở mang Local Manus lên máy tính của bạn. Với tính năng tải xuống mô hình chỉ bằng một cú nhấp chuột, tích hợp LLM khép kín liền mạch và cơ sở tri thức RAG ưu tiên ngoại tuyến, ARGO trở thành công cụ DeepResearch mạnh mẽ cho tư duy tự chủ, lập kế hoạch tác vụ và đảm bảo 100% dữ liệu của bạn được lưu trữ cục bộ. Hỗ trợ Win/Mac/Docker.

Kho lưu trữ này chứa các ví dụ ứng dụng hoàn chỉnh, bao gồm trang web và các dự án khác, được phát triển bằng Firecrawl.

Bộ công cụ AI phía máy khách (client-side) hoạt động hoàn toàn ngoại tuyến tiên tiến nhất trên Android hiện nay.

Kho lưu trữ này chứa triển khai của AutoSchemaKG, một khung làm việc mới để xây dựng đồ thị tri thức tự động, kết hợp tạo lược đồ thông qua khái niệm hóa.

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.

Đội ngũ tác nhân riêng tư với Spec Coding. Mỗi tác nhân có máy tính để bàn tăng tốc GPU riêng. Chạy Claude, Codex, Gemini và các mô hình mở trên một AI Stack riêng tư hoàn chỉnh

Huấn luyện mô hình theo phương pháp tương phản (Contrastive) trong Pytorch

AI-First Album: Trò chuyện với thư viện ảnh của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên! LLM Vision + RAG + Album/Gallery.

Lớp bộ nhớ tệp đơn dùng chung cho tất cả các tác nhân của bạn, RAG dưới mili giây trên văn bản, ảnh và video trên Apple Silicon. Không máy chủ. Không API. Một tệp. Swift thuần túy

Các mẫu minh họa cách xây dựng ứng dụng Java hỗ trợ bởi Generative AI và LLM sử dụng Spring AI và Spring Boot.

Lập chỉ mục, truy vấn và các ứng dụng LLM tác nhân nhanh, dạng luồng bằng Rust

Khung tác nhân (Agent Framework) sáng tạo được điều khiển bởi KG Engine.

Khung làm việc để tăng cường LLM cho các tác vụ RAG bằng cách tinh chỉnh.

Kho tài liệu ôn tập phỏng vấn công khai về Java Backend / AI Agent / Thiết kế hệ thống / Thuật toán

Nạp tệp cho truy xuất tăng cường thế hệ (RAG) với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở, đảm bảo không có bên thứ ba hoặc dữ liệu nhạy cảm nào rời khỏi mạng của bạn

Bản thiết kế NVIDIA RAG này đóng vai trò là giải pháp tham chiếu cho quy trình Retrieval Augmented Generation (RAG) cơ bản.

Healthy Diet AI Agent là một backend Bun + TypeScript dành cho chat dinh dưỡng, phân tích hình ảnh thực phẩm, nạp tài liệu RAG và hướng dẫn chế độ ăn uống dựa trên kiến thức.

Generative AI Examples là bộ sưu tập các ví dụ về GenAI như ChatQnA, Copilot, minh họa khả năng đường ống của dự án Open Platform for Enterprise AI (OPEA)

2025 年 AI 编程助手实战项目（作者：程序员鱼皮），基于 Spring Boot 3.5 + Java 21 + LangChain4j + AI 构建智能编程学习与求职辅导机器人，覆盖 AI 大模型接入、LangChain4j 核心特性、流式对话、Prompt 工程、RAG 检索增强、向量数据库、Tool Calling 工具调用、MCP 模型上下文协议、Web 爬虫、安全防护、Vue.js 前端开发、SSE 服务端推送等企业级 AI 应用开发技术。帮助开发者掌握 AI 时代必备技能，熟悉 LangChain 框架，提升编程学习效率和求职竞争力，成为企业需要的 AI 全栈开发人才。

Máy chủ MCP và CLI hỗ trợ trí tuệ mã nguồn cục bộ dành cho các tác nhân lập trình AI.

AI 小说创作软件：把灵感、角色、世界观、大纲、章节写作、审稿和修稿组织成可控流程；提供 Windows/macOS 桌面版、Ollama 与 DSH 插件预览。

Cung cấp cho các tác nhân AI của bạn bộ nhớ tập thể, bền bỉ — với tính năng hấp thụ khử trùng lặp, kế thừa thay thế, tìm kiếm ngữ nghĩa và giao diện đồ thị. Hỗ trợ MCP.

Nền tảng phát triển tác nhân thông minh cấp doanh nghiệp ReachAI: Nhanh chóng và an toàn trong việc chuyển đổi thông minh các hệ thống kinh doanh hiện có, cho phép AI truy vấn dữ liệu, điền biểu mẫu và thực hiện các tác vụ kinh doanh trực tiếp trong OA, ERP, CRM và các ứng dụng khác.

Dự án giáo dục (từng bước) hướng dẫn cách xây dựng ứng dụng RAG sẵn sàng cho môi trường production.

Trò chuyện với nhiều tệp PDF cục bộ

Rankify: Bộ công cụ Python toàn diện cho truy xuất, xếp hạng lại và tạo tăng cường truy xuất (RAG). Bộ công cụ tích hợp 40 tập dữ liệu chuẩn, hỗ trợ hơn 7 kỹ thuật truy xuất, hơn 24 mô hình xếp hạng lại tiên tiến và nhiều phương pháp RAG.

Kho lưu trữ này chứa mã cho "VLM2Vec / MMEB" [ICLR 2025], "VLM2Vec-V2 / MMEB-V2" [TMLR 2026] và "MMEB-V3" [COLM 2026]