产品库

一个集成了Django、Llamaindex和Google Drive的RAG应用框架。

Omakase RAG Orchestrator是一个旨在解决构建RAG应用时遇到的挑战的项目，它通过提供一个综合的Web应用程序和API来封装大型语言模型(LLMs)及其包装器。该项目整合了Django、Llamaindex和Google Drive，以提高应用的可用性、可扩展性和数据及用户访问管理。

低代码构建多Agent大模型应用的开发工具

LazyLLM是一个致力于简化人工智能应用构建流程的开发工具，它通过提供低代码的解决方案，使得开发者即使不了解大模型也能轻松组装包含多个Agent的AI应用。LazyLLM支持一键部署所有模块，跨平台兼容，自动进行网格搜索参数优化，以及高效的模型微调，从而提升应用效果。

基于Qwen>=2.0的Agent框架和应用，支持函数调用、代码解释器、RAG和Chrome扩展。

Qwen-Agent是一个基于Qwen>=2.0构建的Agent框架，它具备指令遵循、工具使用、规划和记忆能力。该框架提供了如浏览器助手、代码解释器和自定义助手等示例应用。Qwen-Agent的主要优点包括其高度的可扩展性和模块化设计，允许开发者根据需要集成不同的工具和功能。产品背景信息显示，Qwen-Agent旨在为开发者提供一个强大的工具集，以构建和部署基于大型语言模型的应用程序。Qwen-Agent在GitHub上开源，允许社区贡献和协作。

快速高效的非结构化数据提取工具

Extractous是一个用Rust编写的非结构化数据提取工具，提供多语言绑定。它专注于从各种文件类型（如PDF、Word、HTML等）中提取内容和元数据，并且性能优异，内存占用低。Extractous通过原生代码执行实现快速处理速度和低内存使用，支持多种文件格式，并集成了Apache Tika和tesseract-ocr技术，使其能够处理广泛的文件类型并进行OCR识别。该工具的开源性质和Apache 2.0许可使其可以免费用于商业用途，适合需要处理大量文档数据的企业和开发者。

创建您自己的高级搜索引擎，结合AI技术。

Inquir是一个强大的工具，用于创建个性化的搜索引擎，根据您的数据量身定制。它解锁了诸如自定义搜索解决方案、数据组合、AI驱动的检索增强生成(RAG)系统以及上下文感知搜索功能等强大功能。通过启动您的引擎或安排演示，迈向改善用户体验的第一步。

轻量级、快速的RAG文本分块库

Chonkie是一个为检索增强型生成（RAG）应用设计的文本分块库，它轻量级、快速，并且易于使用。该库提供了多种文本分块方法，支持多种分词器，并且具有高性能。Chonkie的主要优点包括丰富的功能、易用性、快速处理速度、广泛的支持和轻量级的设计。它适用于需要高效处理文本数据的开发者和研究人员，特别是在自然语言处理和机器学习领域。Chonkie是开源的，遵循MIT许可证，可以免费使用。

AI优先的基础设施API，提供搜索、推荐和RAG服务

Trieve是一个AI优先的基础设施API，结合了语言模型和工具，用于微调排名和相关性，提供一站式的搜索、推荐、RAG和分析解决方案。它能够自动持续改进，基于数十个反馈信号，确保相关性。Trieve支持语义向量搜索、BM25和SPlade全文搜索，以及混合搜索，结合全文搜索和语义向量搜索。此外，它还提供了商品推销和相关性调整功能，帮助用户通过API或无代码仪表板调整搜索结果以实现KPI。Trieve建立在最佳基础之上，使用开源嵌入模型和LLMs，运行在自己的服务器上，确保数据安全。

A tool for integrating private data with AI large language models.

Dabarqus是一个Retrieval Augmented Generation（RAG）框架，它允许用户将私有数据实时提供给大型语言模型（LLM）。这个工具通过提供REST API、SDKs和CLI工具，使得用户能够轻松地将各种数据源（如PDF、电子邮件和原始数据）存储到语义索引中，称为“记忆库”。Dabarqus支持LLM风格的提示，使用户能够以简单的方式与记忆库进行交互，而无需构建特殊的查询或学习新的查询语言。此外，Dabarqus还支持多语义索引（记忆库）的创建和使用，使得数据可以根据主题、类别或其他分组方式进行组织。Dabarqus的产品背景信息显示，它旨在简化私有数据与AI语言模型的集成过程，提高数据检索的效率和准确性。

快速、准确的生产级RAG管道

Vectorize是一个专注于将非结构化数据转化为优化的向量搜索索引的平台，专为检索增强生成(RAG)而设计。它通过连接内容管理系统、文件系统、CRM、协作工具等多种数据源，帮助用户创建提高生产力的辅助系统和创新的客户体验。Vectorize的主要优点包括易于使用、快速部署和高精度的搜索结果，适合需要处理大量数据并希望快速实现AI应用的企业。

一个可以本地与多个PDF文件进行对话的聊天机器人。

rag-chatbot是一个基于人工智能技术的聊天机器人模型，它能够让用户通过自然语言与多个PDF文件进行交互。该模型使用了最新的机器学习技术，如Huggingface和Ollama，来实现对PDF内容的理解和回答生成。它的重要性在于能够处理大量文档信息，为用户提供快速、准确的问答服务。产品背景信息表明，这是一个开源项目，旨在通过技术创新提升文档处理的效率。目前该项目是免费的，主要面向开发者和技术爱好者。

使用OpenAI实时API与文档进行语音聊天

voice-chat-pdf是一个基于LlamaIndex项目，使用Next.js构建的示例，它通过简单的RAG系统，允许用户通过语音与PDF文档进行交互。这个项目需要OpenAI API密钥来访问实时API，并在项目中生成文档的嵌入向量，以便进行语音交互。它展示了如何将先进的机器学习技术应用于提高文档交互的效率和便捷性。

终端中的个人AI助手，具备本地工具。

gptme是一个运行在终端的个人AI助手，它装备了本地工具，可以编写代码、使用终端、浏览网页、视觉识别等。它是一个不受软件、互联网访问、超时或隐私问题限制的ChatGPT“代码解释器”的本地替代方案。

AI驱动的全栈Web应用开发沙盒

bolt.new是一个集成了人工智能技术的开发者沙盒，旨在帮助开发者快速启动、运行、编辑和部署全栈Web应用程序。它提供了多种模板和框架，支持开发者使用他们喜欢的技术栈创建项目。

无需编码即可构建生产就绪的LLM应用程序

Epsilla是一个无需编码的RAG即服务(RAG-as-a-Service)平台，它允许用户基于私有或公共数据构建生产就绪的大型语言模型(Large Language Model, LLM)应用程序。该平台提供了一站式服务，包括数据管理、RAG工具、CI/CD风格的评估以及企业级安全措施，旨在降低总拥有成本(TCO)，提高查询速度和吞吐量，同时确保信息的时效性和安全性。

开源的RAG基础聊天工具，与文档对话。

kotaemon是一个开源的、基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型的工具，旨在通过聊天界面与用户文档进行交互。它支持多种语言模型API提供商和本地语言模型，提供了一个干净、可定制的用户界面，适用于终端用户进行文档问答以及开发者构建自己的RAG问答流程。

开发者友好的RAG即服务。

Ragie是一款面向开发者的RAG（Retrieval-Augmented Generation）即服务产品，它通过易于使用的API和SDK，帮助开发者快速启动并实现生成式AI应用。Ragie具备高级功能，如LLM重排、摘要索引、实体提取等，确保提供精确可靠的信息。它还支持与Google Drive、Notion等流行数据源的直接连接，并支持自动同步，保持数据最新。Ragie由Craft Ventures领导，提供简单明了的定价策略，无需设置费用或隐藏成本。

革命性的检索增强生成系统技术集合。

RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合，旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心，通过社区贡献和协作环境，推动RAG技术的发展和创新。

一个适合学习、使用、自主扩展的RAG系统。

Easy-RAG是一个检索增强生成(RAG)系统，它不仅适合学习者了解和掌握RAG技术，同时也便于开发者使用和进行自主扩展。该系统通过集成知识图谱提取解析工具、rerank重新排序机制以及faiss向量数据库等技术，提高了检索效率和生成质量。

一个用于增强LLMs检索增强生成任务的框架

RAGFoundry是一个库，旨在通过在特别创建的RAG增强数据集上微调模型，提高大型语言模型（LLMs）使用外部信息的能力。该库通过参数高效微调（PEFT）帮助用户轻松训练模型，并使用RAG特定指标衡量性能提升。它具有模块化设计，工作流程可通过配置文件自定义。

个性化AI搜索引擎，学习你的浏览习惯。

OpenSearch GPT是一个个性化的AI搜索引擎，它能够根据用户的浏览习惯进行学习和适应，从而提供更加个性化的搜索结果。它由Mem0提供自动记忆收集和检索支持，使用Vercel AI ADK框架构建，结合了Next.js、Tailwind CSS、Shadcn UI等现代前端技术，以及Cobe的地球动画效果和GPT-4o-mini模型，由Supermemory.ai团队开发。

AI驱动的相册，自动生成图像元数据并与之对话。

Album AI是一个实验性项目，它使用gpt-4o-mini作为视觉模型，自动识别相册中图像文件的元数据，并利用RAG技术实现与相册的对话。它既可以作为传统相册使用，也可以作为图像知识库，辅助大型语言模型进行内容生成。

一站式RAG搜索SDK

Korvus是一个基于Postgres构建的搜索SDK，它将整个RAG（检索增强生成）流程统一到单一的数据库查询中。它提供了高性能、可定制的搜索能力，同时最小化了基础设施的考虑。Korvus利用PostgresML的pgml扩展和pgvector扩展，将RAG流程压缩在Postgres内部。它支持多语言SDK，包括Python、JavaScript、Rust和C，允许开发者无缝集成到现有的技术栈中。

AI驱动的无代码Web应用构建器

Aire AI App-Builder是一个利用人工智能技术，帮助用户无需编程经验就能快速构建Web应用的产品。它主要面向企业资源计划（ERP）等业务管理领域，通过简单的提示即可生成定制化的应用程序，大幅提高开发效率，降低成本。

掌握RAG技术，提升AI生成内容的准确性和相关性。

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种前沿技术，通过整合外部知识源来增强生成模型的能力，提高生成内容的质量和可靠性。LangChain是一个强大的框架，专为构建和部署稳健的语言模型应用而设计。本教程系列将提供全面的、分步骤的指南，帮助您使用LangChain实现RAG，从基础RAG流程的介绍开始，逐步深入到查询转换、文档嵌入、路由机制、查询构建、索引策略、检索技术以及生成阶段，最终将所有概念整合到一个实际场景中，展示RAG的强大和灵活性。

RAG-based LLM agents的Elo排名工具

RAGElo是一个工具集，使用Elo评分系统帮助选择最佳的基于检索增强生成（RAG）的大型语言模型（LLM）代理。随着生成性LLM在生产中的原型设计和整合变得更加容易，评估仍然是解决方案中最具有挑战性的部分。RAGElo通过比较不同RAG管道和提示对多个问题的答案，计算不同设置的排名，提供了一个良好的概览，了解哪些设置有效，哪些无效。

AI原生数据应用开发框架

DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架，利用AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和代理(agent)技术，简化了大型模型应用与数据的结合。它通过多模型管理、Text2SQL效果优化、RAG框架优化、多代理框架协作等技术能力，使企业和开发者能够以更少的代码构建定制化应用。DB-GPT在数据3.0时代，基于模型和数据库，为构建企业级报告分析和业务洞察提供了基础数据智能技术。

基于RAG框架的可靠输入和可信输出系统

GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型，专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术，提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域，如自然语言处理、知识问答等。

一个开源的、增强检索的生成式聊天机器人。

Verba 是一个开源应用程序，旨在提供端到端、流畅且用户友好的检索增强生成（RAG）接口。它结合了最先进的RAG技术和Weaviate的上下文感知数据库，支持本地或通过云部署，可以轻松探索数据集并提取洞见。

低代码生成AI应用程序的生成性AI RAG工具包。

create-tsi是一个生成性AI RAG（Retrieval-Augmented Generation）工具包，用于低代码生成AI应用程序。它利用LlamaIndex和T-Systems在Open Telekom Cloud上托管的大型语言模型（LLMs），简化了AI应用程序的创建过程，使其变得快捷、灵活。用户可以使用create-tsi生成聊天机器人、编写代理并针对特定用例进行定制。

一个实验性的UI，用于将文本转换为知识图谱。

prettygraph是一个基于Python的Web应用程序，由@yoheinakajima开发，展示了一种新的UI模式，用于将文本输入动态地转换为知识图谱。该项目是一个快速原型，旨在提供一种简单的UI想法，通过实时更新UI中的文本高亮来生成知识图谱。