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16 个仓库 · 数据更新于 2026-11-07

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1chatchat-space / Langchain-ChatchatLangchain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM)基于 Langchain 与 ChatGLM, Qwen 与 Llama 等语言模型的 RAG 与 Agent 应用 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM, Qwen and Llama) RAG and Agent app with langchainPythonApache-2.0 · 宽松,可直接商用不活跃名次历史不足38,714
2TencentCloud / TencentDB-Agent-MemoryTangentDB Agent Memory 是 AI Agent 的团队级内存中心,将对话、文档和代码转化为四种可重用的内存资产(聊天内存、技能、LLM-Wiki、代码图),并在代理和框架之间进行管理、共享和配备。TypeScript许可证未声明名次历史不足30,583
3RyanCodrai / turbovec基于 TurboQuant 构建的向量索引,使用 Rust 编写并结合 Python 绑定RustMIT · 宽松,可直接商用名次历史不足17,470
4modelscope / ms-swift使用 PEFT 或全参数 CPT/SFT/DPO/GRPO 600+ LLM(Qwen3.8、DeepSeek-V4、GLM-5.1、InternLM3、Llama4,...)和 300+ MLLM(Qwen3-VL、Qwen3-Omni、InternVL3.5、Ovis2.5、GLM5.3、Gemma4、Llava、Phi4,...) (AAAI 2025)。PythonApache-2.0 · 宽松,可直接商用名次历史不足16,057
5PaddlePaddle / PaddleNLP易于使用且功能强大的 LLM 和 SLM 库,具有出色的模型动物园。PythonApache-2.0 · 宽松,可直接商用名次历史不足12,986
6datawhalechina / all-in-rag🔍大模型应用开发实战一:RAG 技术全栈指南,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/Python许可证未声明名次历史不足12,925
7zilliztech / claude-context代码搜索 MCP 以获得Claude代码。使整个代码库成为任何编码代理的上下文。TypeScriptMIT · 宽松,可直接商用名次历史不足12,672
8Embedding / Chinese-Word-Vectors100+ Chinese Word Vectors 上百种预训练中文词向量PythonApache-2.0 · 宽松,可直接商用不活跃名次历史不足12,250
9OpenBMB / UltraRAG用于构建复杂且创新的 RAG 管道的低代码 MCP 框架PythonApache-2.0 · 宽松,可直接商用名次历史不足5,738
10apple / embedding-atlasEmbedding Atlas 是一种为大型嵌入提供交互式可视化的工具。它允许您可视化、交叉过滤和搜索嵌入和元数据。TypeScriptMIT · 宽松,可直接商用名次历史不足5,022
11infiniflow / infinity专为 LLM 应用程序构建的 AI 原生数据库,提供密集向量、稀疏向量、张量(多向量)和全文的令人难以置信的快速混合搜索。C++Apache-2.0 · 宽松,可直接商用名次历史不足4,760
12groupultra / telegram-search🔍 导出并模糊搜索 Telegram 聊天记录 | Export and fuzzy search your Telegram chat historyTypeScriptAGPL-3.0 · 需开源衍生作品名次历史不足4,139
13adambielski / siamese-triplet使用 PyTorch进行在线对/三元组挖掘的Siamese和Triplet网络。PythonBSD-3-Clause · 宽松,可直接商用不活跃名次历史不足3,176
14benedekrozemberczki / awesome-community-detection社区检测研究论文及其实施的精选列表。PythonCC0-1.0 · 宽松,可直接商用不活跃名次历史不足2,454
15SkywalkerDarren / chatWebChatWeb可以抓取网页,阅读PDF、DOCX、TXT,并提取主要内容,然后根据内容回答您的问题,或者总结要点。PythonMIT · 宽松,可直接商用名次历史不足916
16llm-tools / embedJsNodeJS RAG 框架,可轻松使用 LLM 和嵌入TypeScriptApache-2.0 · 宽松,可直接商用名次历史不足601
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