rag

在任何企业中使用 Agentic RAG 的最简单方式

OpenKB：开放式LLM知识库

在终端机中使用本机工具的代理：编写代码、使用终端机、浏览网页。打造您自己的持久自动化代理！

🤖 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

为 AI 开发者提供技术资源，协助使用 Oracle AI Database 与 OCI 服务构建应用、代理与系统

🚀 2026最系统的AI Agent速成指南｜智能体实战教程 · 完整学习路径 + 实战项目 + 面试题库 · 对标大模型应用开发工程师岗位 · 覆盖LangChain / LangGraph / Coze / Dify / MCP / skills / LLM / RAG / 提示词 · 企业级部署与微调 · 从0到企业级落地 + 从学习到上线项目 + 面试准备一体化

MongoDB 的生成式 AI 展示：涵盖 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)、AI 代理与行业特定用例的完整示例与样本应用

AdalFlow：构建并自动优化 LLM 应用的库

为加速基础设施与微服务架构优化的生成式 AI 参考工作流程

构建自己的 RAG 应用所需的一切

利用多代理程序设计驱动大型语言模型。

AI-powered virtual executive team — a single coherent executive persona backed by 8 specialist agents (FastAPI + Next.js).

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。

简易、易于破解的 GraphRAG 实作

Hypergraph 更强大。用 LLM 将非结构化文字转为结构化知识。图、超图与时空抽取，一指即达

最简单、最懒的方式构建多代理 LLM 应用

企业级 Agentic RAG 智能体 - 全链路覆盖文档解析、多路检索、意图识别、问题重写、会话记忆、MCP 工具调用与深度思考。面向真实业务场景，从 0 到 1 完整工程实现。

一个可携式 AI 代理运行时，适用于 JVM。单个 @Agent 类可在 Spring AI、LangChain4j、Anthropic 或其他 9 个后端上运行。支持 Token 流式传输、工具调用、人类批准，以及通过 WebSocket、SSE、gRPC 或 WebTransport/HTTP3 的治理。支持 MCP、A2A 和 AG-UI。

Streamer-Sales 销冠 —— 卖货主播 LLM 大模型🛒🎁，一个能够根据给定的商品特点从激发用户购买意愿角度出发进行商品解说的卖货主播大模型。🚀⭐内含详细的数据生成流程❗ 📦另外还集成了 LMDeploy 加速推理🚀、RAG检索增强生成 📚、TTS文字转语音🔊、数字人生成 🦸、Agent 使用网络查询实时信息🌐、ASR 语音转文字🎙️、Vue 生态搭建前端🍍、FastAPI 搭建后端🗝️、Docker-compose 打包部署🐋

SimpleMem：LLM 代理的高效终身记忆 — 文本与多模态

开源多模态检索引擎（Morphik Core）。由 Morphik — AI 后台为专业护理与长者居住设施（morphik.ai）开发

PipesHub 是一个开源、可完全扩充的 AI 上下文层，统一您的商业数据，用于可解释的企业搜索和代理工作流程自动化

一套科学方法、流程、算法与系统，用于构建故事与模型

使用 LLM 以自然语言与 SQL 数据库互动

一个自我构建与维护的个人知识库。将来源放入—Claude（或 Codex/Gemini）阅读、提取知识并维护持久的互连维基。可与 Claude Code、Codex、OpenCode、Gemini CLI 一起使用。无需 API 金钥。

AnyCrawl 🚀：一个 Node.js/TypeScript 爬虫，将网站转换为 LLM 可用数据，并从 Google/Bing/Baidu 等提取结构化 SERP 结果。原生多线程支持批量处理。

开源 GEO 内容工程与多站点分发系统，包含 AI 任务、RAG/语义分块、分析、GEOFlow Agent 与 WordPress 目标发布。

ReMe：适用于 Agent 的内存管理套件 - Remember Me, Refine Me。

一个精简且可自定义的框架，用于高效的大型模型（LLM、VLM、AIGC）评估与性能基准测试。

[KDD'2026] "VideoRAG：与您的视频对话"