rag

一款原生的 macOS 應用程式，讓使用者無需安裝任何其他軟體，即可與本地 LLM 進行對話，並根據 Mac 上的檔案、資料夾和網站資訊進行回覆。由 llama.cpp 驅動。

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🚀 EvoAgentX：建構自我演化的 AI Agent 生態系統

RAG Web UI 是一個基於 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術的智能對話系統

Neo.mjs 是一個自我進化的軟體有機體：一支專業的端到端 AI 工程團隊，其跨模型群體透過 Neural Link、Active Hybrid GraphRAG、DreamService 以及自我修復循環，佔據實時應用。

適用於 NVIDIA 產品的 Agent Skills — 可安裝至 Claude Code、Codex 及其他編碼 Agent，以端到端運行物理 AI、機器人、模擬、CUDA 和 RAG 工作流。

快速、準確、輕量級 Python 函式庫，打造最先進嵌入式模型

基於 Spring Boot 4.1、Java 25、Spring AI 2.0、React、PostgreSQL/pgvector、Redis 與 RustFS 構建的開源 AI 面試平台，支援簡歷智能分析、模擬面試、語音面試與知識庫 RAG。

学习使用 LLM、代理、RAG、微调、LLMOps 与 AI 系统技术构建你的第二大脑 AI 助手

AI 搜尋與 RAG，無需移動資料。即時從公司 100+ 應用的知識庫獲取答案，並保持資料安全。部署只需數分鐘。

幫助您動手實踐 Pinecone 向量資料庫的 Jupyter Notebooks

一個精選的實用 AI 專案集合，實現 OCR 系統、RAG、AI 代理和其他 AI 用例

專為建構生產環境 AI 系統與評估（evals）的工程師設計的 AI 系統設計指南。

pingcap/autoflow 是一款基於 Graph RAG 且具備對話功能的知識庫工具，使用 TiDB Serverless Vector Storage 建置。展示：https://tidb.ai

AI 工程面試備忘錄 – 問題與解答。

AI 原生搜尋資料庫。最適合智慧體（agent）儲存，它將向量、文字、結構化和半結構化資料整合到單一引擎中。這款多合一資料庫讓智慧體更聰明、更容易運行且更穩定。

適用於 AI 聊天機器人應用程式、基於使用者設定檔的長期記憶。

深度結合你的 Zotero 資料庫的開源研究代理系統。

面向長篇小說創作的 AI Native 開源系統，透過 Agent、世界觀、寫法引擎、RAG 與整本生產工作流程，幫助新手從一句靈感走向完整小說。

透過 API 提供搜尋、推薦、RAG 和分析功能的一體化平台

[EMNLP-2024] 建立適用於快速原型與生產的多模態語言代理程式

適用於自主代理（Autonomous Agents）的開源記憶體層

編程導航 AI 開發實戰新專案，基於 Spring Boot 3 + Java 21 + Spring AI 構建 AI 戀愛大師應用和 ReAct 模式自主規劃智能體 YuManus，覆蓋 AI 大模型接入、Spring AI 核心特性、Prompt 工程和優化、RAG 檢索增強、向量資料庫、Tool Calling 工具呼叫、MCP 模型上下文協議、AI Agent 開發（Manas Java 實現）、Cursor AI 工具等核心知識。用一套教程將程式設計師必知必會的 AI 技術一網打盡，幫你成為 AI 時代企業的搶手人才，大幅增加你的簡歷和求職競爭力。

Awesome-GraphRAG：關於圖檢索增強生成（graph-based retrieval-augmented generation）的精選資源列表（調查、論文、基準測試和開源專案）。

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Apache Hamilton 幫助資料科學家和工程師定義可測試、模組化、自文件化的資料流，並編碼血緣/追蹤與詮釋資料。可在任何 Python 執行的環境中執行與擴展。

此儲存庫包含檢索增強生成（RAG）系統的各種進階技術。

為所有 AI 代理（例如 Claude Code、Codex）提供持久化、統一的記憶體層，以 Markdown 和 Milvus 為底層支援。

像建構 API 與微服務一樣建構、執行和擴展 AI agent

動手學 Ollama，CPU 玩轉大模型部署，線上閱讀地址：https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/