qdrant

🤖 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻 for 𝗳𝗿𝗲𝗲 how to 𝗯𝘂𝗶𝗹𝗱 an end-to-end 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻-𝗿𝗲𝗮𝗱𝘆 𝗟𝗟𝗠 & 𝗥𝗔𝗚 𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺 using 𝗟𝗟𝗠𝗢𝗽𝘀 best practices: ~ 𝘴𝘰𝘶𝘳𝘤𝘦 𝘤𝘰𝘥𝘦 + 12 𝘩𝘢𝘯𝘥𝘴-𝘰𝘯 𝘭𝘦𝘴𝘴𝘰𝘯𝘴

使用 LangGraph 构建的模块化 Agentic RAG — 在几分钟内学习检索增强生成（RAG）智能体。

企业级（40M+ LOC）代码库智能，零设置，本地 & 私有插件/技能/扩展或 MCP：混合语义搜索、多语言依赖图、符号级影响分析与调用流、交互式 HTML 查看器、跨项目 & 分支感知搜索、DB/API/基础设施知识。61% 减少 token，84% 减少调用，37 倍更快。云端版本测试中。

表示、传送、存储与搜索多模态数据。

用于构建自定义 LLM Agent 的无代码平台

通过 API 提供搜索、推荐、RAG 和分析功能的一体化平台

此存储库包含检索增强生成（RAG）系统的各种高级技术。

Qdrant 向量搜索引擎的 Python 客户端

Hermes Agent 的 7 层内存操作系统 — 具备 Qdrant 持久化记忆、结构化事实、记忆网状召回、自动整理的 wiki，以及精准的上下文注入。可在本地运行，支持任意 LLM 提供商。

具备可配置容器的本地部署对话式 RAG

🚀 自架 AI 自动化平台。只需一行指令即可部署 n8n、Ollama、Flowise、RAG、Supabase 与 30 多种工具。自动 HTTPS。免费的 Zapier/Make 替代方案。

AI 助手的长期记忆。结合图形与向量存储库，可在不同工作阶段间回忆决策、关系与上下文。

利用 GPT 嵌入与向量搜索引擎进行高效数据处理的开源情报 (OSINT) 分析工具