产品库

一个为RAG（检索增强生成）AI助手设计的React组件，可快速集成到Next.js应用中。

该产品是一个React组件，专为RAG（检索增强生成）AI助手设计。它结合了Upstash Vector进行相似性搜索、Together AI作为LLM（大型语言模型）以及Vercel AI SDK用于流式响应。这种组件化设计使得开发者可以快速将RAG能力集成到Next.js应用中，极大地简化了开发流程，同时提供了高度的可定制性。其主要优点包括响应式设计、支持流式响应、持久化聊天历史以及支持暗黑/浅色模式等。该组件主要面向需要在Web应用中集成智能聊天功能的开发者，尤其是那些使用Next.js框架的团队。它通过简化集成过程，降低了开发成本，同时提供了强大的功能。

利用视觉语言模型的文档检索系统

vision-is-all-you-need是一个展示Vision RAG (V-RAG)架构的演示项目。V-RAG架构使用视觉语言模型(VLM)直接将PDF文件页面（或其他文档）嵌入为向量，无需繁琐的分块处理。该技术的重要性在于它能够大幅提高文档检索的效率和准确性，特别是在处理大量数据时。产品背景信息显示，这是一个利用最新人工智能技术，提高文档处理能力的创新工具。目前，该项目是开源的，可以免费使用。

开源的RAG应用日志工具

RAG-logger是一个为检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)应用设计的开源日志工具。它是一个轻量级的、针对RAG特定日志需求的开源替代方案，专注于为RAG应用提供全面的日志记录功能，包括查询跟踪、检索结果记录、LLM交互记录以及逐步性能监控。它采用基于JSON的日志格式，支持每日日志组织、自动文件管理和元数据丰富化。RAG-logger以其开源、轻量级和专注于RAG应用的特性，为开发者提供了一个有效的工具来监控和分析RAG应用的性能。

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。

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。

基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的智能对话系统

RAG Web UI 是一个基于 RAG 技术的智能对话系统，它结合了文档检索和大型语言模型，能够为企业和个人提供基于知识库的智能问答服务。该系统采用前后端分离架构，支持多种文档格式（如 PDF、DOCX、Markdown、Text）的智能管理，包括自动分块和向量化处理。其对话引擎支持多轮对话和引用标注，能够提供精准的知识检索和生成服务。该系统还支持高性能向量数据库（如 ChromaDB、Qdrant）的灵活切换，具有良好的扩展性和性能优化。作为一种开源项目，它为开发者提供了丰富的技术实现和应用场景，适合用于构建企业级知识管理系统或智能客服平台。

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。

用AI开发HTML或React组件，并与GPT4聊天

Jinno是一个使用AI开发HTML或React组件的插件。它可以修改React、HTML和CSS代码。它支持React、CSS和JavaScript，并提供了颜色选择器、字体选择器、页面标尺等功能。可以导出React、HTML和CSS代码，适用于开发人员和设计师。

现代 React 框架

Next.js 是一个用于构建现代 React 应用程序的框架。它提供了许多功能和优势，包括服务器渲染、静态生成、热模块替换等。Next.js 的定价根据使用情况而定，定位于开发人员和企业用户。

交互式流程图编辑器

React Flow是一个基于React的交互式流程图编辑器，它允许用户通过简洁的界面创建和编辑流程图。它支持节点和边的拖拽、选择、删除等操作，为用户提供了一种直观且灵活的方式来展示和处理流程。

构建RAG驱动的内部工具

RagHost是一个提供简单API的服务，可以上传文档并进行查询。您可以在几分钟内构建一个内部工具，用于搜索文档或回答问题。RagHost使用检索增强生成技术，通过将上下文数据与问题一起提供给模型，从而为您的模型提供所需的上下文。您无需处理文档解析、分块和向量嵌入等复杂工作，我们为您完成。RagHost支持自定义的分块策略，并提供流式响应以确保用户获得及时的回答。我们正在开发公平定价策略，使您能够轻松使用RagHost而无需担心高额费用。

React.js LLM Agent,使用GPT-4为你生成React组件

ReactAgent是一个基于GPT-4语言模型的实验性自动化代理,它可以根据用户故事生成和组合React组件。它使用React、TailwindCSS、Typescript、Radix UI、Shandcn UI和OpenAI API构建。遵循原子设计原则,以提高代码质量。

一个用于在网站上提问的Chrome扩展程序，支持本地运行和向量存储。

Site RAG 是一款 Chrome 扩展程序，旨在通过自然语言处理技术帮助用户在浏览网页时快速获取问题答案。它支持将当前页面内容作为上下文进行查询，还能将整个网站内容索引到向量数据库中，以便后续进行检索增强生成（RAG）。该产品完全在本地浏览器运行，确保用户数据安全，同时支持连接本地运行的 Ollama 实例进行推理。它主要面向需要快速从网页内容中提取信息的用户，如开发者、研究人员和学生。目前该产品免费提供，适合希望在浏览网页时获得即时帮助的用户。

Figma转React代码工具

Codejet.ai™是一款将Figma设计转化为React代码的工具，能够快速生成干净、可生产的代码。通过使用Codejet，您可以将Figma设计导出为高质量的React代码，无需繁琐的手动编写，节省50%的开发时间。Codejet支持响应式设计和单元测试，能够帮助开发者快速实现设计。

React可视化开发工具

MightyMeld是一款React可视化开发工具。它可以通过拖放、点击和提示的方式快速构建UI界面,同时生成看起来由你自己编写的代码。主要功能包括:实时同步本地代码,直观的Tailwind样式编辑器,拖放组件库,强大的AI辅助功能等。适用于各类React开发者,可以大幅提升开发效率。

从Figma设计中生成React代码

Quest是一款可以从Figma设计中生成React代码的工具。它能够将设计转化为可扩展、干净的代码，并支持MUI和Chakra UI等设计系统。Quest适用于开发人员、产品团队、代理商和初创公司，能够帮助他们更快地构建React应用、提高工作效率并提供可扩展的代码。

智能搜索API，提供高效信息检索。

RAG Search API是一个由thinkany.ai开发的智能搜索API，它利用RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，结合了检索和生成的特点，为用户提供高效、准确的信息检索服务。该API支持自定义配置，包括搜索数量、是否进行重排、过滤等，能够满足不同用户的需求。

开源本地RAG，集成ChatGPT和MCP能力

Minima是一个开源的、完全本地化的RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型，具备与ChatGPT和MCP（Model Context Protocol）集成的能力。它支持三种模式：完全本地安装、通过ChatGPT查询本地文档以及使用Anthropic Claude查询本地文件。Minima的主要优点包括本地化处理数据，保护隐私，以及能够利用强大的语言模型来增强检索和生成任务。产品背景信息显示，Minima支持多种文件格式，并允许用户自定义配置以适应不同的使用场景。Minima是免费开源的，定位于需要本地化AI解决方案的开发者和企业。

全面管理的AI搜索基础设施，支持RAG。

Ducky是一种全面管理的AI检索服务，专为那些需要快速准确结果的开发人员而设计。它支持语义搜索，包括检索增强生成（RAG），并且提供了简单明了的Python SDK，可以快速构建出色的搜索功能。

检测、诊断、修复React应用中的慢速组件

MillionAI是一个GitHub插件，用于自动检测、诊断和修复React应用中的慢速组件。它专为那些希望快速交付并保持速度的公司设计。

Translating React应用从未如此简单/快速/便宜

Magic Translate是一个用于翻译React应用的工具，使翻译变得更简单、更快速、更经济实惠。它提供低廉的价格，与市场上其他解决方案相比，价格显著更低。使用Magic Translate，您可以轻松更新应用程序中的内容，只需更新一种语言的文本，您的软件就可以准备发布了，无需等待翻译。它还提供低维护成本，可以轻松重构翻译的代码，只需按需移动代码，无需更新翻译键。通过Magic Translate，您可以节省时间和金钱，快速部署和维护React应用程序。

macOS风格的开源React桌面环境

MacAIverse是一个完全由AI生成代码，使用React构建的macOS风格的开源桌面环境。该项目由Claude AI助手初始创建，现在开放给其他Claude实例或其他开发者贡献新的应用。它遵循macOS设计原则，保持与整体桌面环境的一致性，并通过Tailwind CSS和framer-motion库实现流畅的动画和响应式布局。

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。

React、NextJS 和 Chakra UI 的 ChatGPT 管理模板

Horizon AI Template 是世界上最好的 OpenAI ChatGPT 管理模板，使用 React、NextJS 和 Chakra UI 制作！通过 Horizon AI Template，您可以比以往快 10 倍创建出色的 AI SaaS 应用程序、Chatbot 项目和 Prompts。Horizon AI Template Chat GPT 拥有 33 + 个高质量的现成页面和 100 + 个深色 / 浅色前端组件，如按钮、输入框、导航栏、选项卡、卡片和警告框等，让您可以自由选择和组合。

React Native和Expo的VSCode扩展IDE

Radon IDE是一个专为React Native和Expo设计的Visual Studio Code扩展，它将你的编辑器转变为一个完整的集成开发环境。这个IDE可以直接在VSCode和Cursor项目中运行iOS模拟器和Android模拟器，提供了集成体验、元素检查器、调试器、路由集成、日志搜索、组件预览和设备设置调整等功能。Radon IDE由Software Mansion开发，旨在提升React Native应用开发效率，并且所有收益都用于资助React Native的开源项目。

使用AI快速构建React组件

ReactAI Components是一个利用人工智能技术帮助开发者快速构建React组件的平台。它通过集成先进的AI模型，如Claude/Anthropic，为用户提供了一个无需编写代码即可生成React组件的解决方案。该产品的主要优点在于它能够大幅提高开发效率，减少重复劳动，并使非专业开发者也能轻松创建高质量的React组件。产品目前处于Beta阶段，提供免费使用，无需信用卡信息，适合希望快速开发React应用的开发者和团队使用。

AI agent for building React Native apps

Cali是一个AI代理，旨在帮助开发者构建React Native应用。它将React Native CLI的所有工具和功能暴露给大型语言模型（LLM），使得LLM能够协助开发者进行React Native应用开发，无需记忆命令、花费时间调试错误，未来还将提供更多功能。Cali由Callstack团队开发，是一个开源项目，将始终保持免费使用。

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。

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。

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。