LightRAG：简单快速的检索增强生成框架

AI 编排框架，用于构建可定制、生产就绪的 LLM 应用。将组件（模型、向量数据库、文件转换器）连接到可与数据交互的流水线或智能体。凭借高级检索方法，特别适用于构建 RAG、问答系统、语义搜索或对话式聊天机器人

本仓库展示检索增强生成系统的多种先进技术，该系统通过结合信息检索与生成模型来提供精准且上下文丰富的响应

一个基于LLM的知识策展系统，用于研究某个主题并生成带有引用的完整报告。

O'Reilly书籍《动手玩转大语言模型》官方代码库

开箱即用的云端模板，支持RAG、AI流水线及实时数据企业搜索。🐳兼容Docker容器部署。⚡始终与SharePoint、Google Drive、S3、Kafka、PostgreSQL、实时数据API等平台保持同步。

📄🧠 PageIndex：基于推理的RAG文档索引系统 （注：根据技术文档翻译规范，RAG保持英文缩写形式，因其在人工智能领域作为"Retrieval-Augmented Generation"的专有术语已被广泛接受；"Reasoning-based"采用"基于推理的"标准译法，准确体现技术特性；整体表述保持项目描述的专业性与简洁性）

一个使用大语言模型从非结构化文本中提取结构化信息的Python库，具备精确的源数据溯源和交互式可视化功能。

🪢 开源LLM工程平台：LLM可观测性、指标评估、提示管理、游乐场、数据集。与OpenTelemetry、Langchain、OpenAI SDK、LiteLLM等工具集成。🍊YC W23

使用Gitleaks 🔑 发现密钥 （注：根据技术文档惯例，"secrets"在此语境中指代密钥、凭证等敏感信息，采用"密钥"译法符合行业标准；保留工具名称"Gitleaks"不译；添加"使用"二字使中文表达更完整自然；表情符号位置根据中文阅读习惯调整）

构建并运行您能看见、理解且信任的智能体。

本项目旨在分享大模型相关技术原理及实战经验（大模型工程化、大模型应用落地）。

《深入理解AI Agent：设计原理与工程实践》（李博杰着）开源主仓库：全书正文、编译版PDF与按章安装代码

可视化构建AI智能体

DeepTutor：原生智能体驱动的个性化学习助手

从零开始的大语言模型原理与实践教程

本仓库提供从基础到高级的各类生成式AI智能体技术教程与实现，是构建智能交互式AI系统的综合指南

本代码库提供端到端的代码优先教程，涵盖生产级生成式AI智能体的每个层级，通过经过验证的模式和可复用的蓝图，指导您从创意火花到规模化部署，助力实际应用落地。

使用PyTorch从零开始逐步实现类ChatGPT大型语言模型

Vane是一款基于人工智能的问答引擎。