RAG框架

MemoRAG是一个创新的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，通过引入记忆模块，解决了传统RAG在处理复杂查询和长上下文时的局限性。它能够压缩和存储超长上下文信息，并生成检索线索，从而更精确地回答问题。MemoRAG支持多种模型，适用于意图不明确的查询、复杂问题查询、信息聚合、个性化推荐和终身对话搜索等场景。

Tiny-Universe 是一个从原理出发、以“白盒”为导向、围绕大模型全链路的“手搓”大模型指南。该项目旨在帮助有传统深度学习基础的读者从底层原理出发，纯手搓搭建一个清晰、可用的大模型系统，包括大模型本身、RAG 框架、Agent 系统及大模型评估体系。最近新增了从零开始pretrain Llama3部分。

EmbedJs是一个基于Node.js的RAG框架，旨在简化与大型语言模型（LLM）和嵌入工作的流程，支持个性化的LLM响应，使得开发者能够更高效地构建智能应用。

一个通用框架（服务器 + UI），可让您轻松地在自己的数据集上执行 RAG。

提供了一个在浏览器中运行 AI Agent 的框架，旨在使网站对 AI Agent 更加可访问，并提供了一个新的 WebUI 界面以及对多种大型语言模型的支持

AutoInfra AI是一个平台，允许用户即时构建AI商业工具和聊天机器人，无需编码即可连接各种工具和服务。用户可以使用现有软件和消息平台来控制、修改和观察他们的业务。

ReconnectEx.com 是一个利用人工智能生成和解信息的网站，帮助用户与前任恢复联系。用户只需输入前任的名字，AI 将生成一条表达遗憾、修复关系愿望和重新开始的和解信息。用户可以根据需要自定义信息并发送给前任。

Hubble是一个强大的无代码平台，允许用户无需工程师即可创建AI驱动的应用程序。它提供了一整套构建应用和工具的模块，利用尖端AI模型（如GPT-4）进行支持。用户可以轻松连接数据源，自定义应用的用户界面，并在几分钟内部署他们的AI应用。

Talkzy是一个基于AI的虚拟Scrum Master，可以参加您的会议，生成即时摘要，并通过电子邮件将其发送给您的开发团队。用户只需通过电子邮件邀请Talkzy加入会议，它会自动加入并识别会议类型。会议结束后，Talkzy会生成包含可操作项目、阻碍因素和决策的摘要。用户还可以根据团队需求自定义Talkzy的外观和功能。

使用 Vectara 由LLM 提供动力的对话 AI，可自定义和部署预构建的会话搜索用户界面，用于连接到 Vectara 中导入的数据。该项目旨在增强用户与数据的互动体验，提供灵活的搜索和对话功能。

Hollama是一个简洁的网页界面，用于与Ollama服务器进行对话，具备大型提示字段、Markdown渲染、代码编辑功能，以及自定义系统提示和高级Ollama参数设置，旨在提升用户与AI的交互体验。

Visage是一个GPU加速的跨平台C++库，专为原生用户界面和2D图形设计。它将UI框架的结构与创意图形库的特性相结合，提供高效且富有艺术感的解决方案。