检索与 RAG
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把 PDF 快速转成 Markdown 和 JSON，解析准确率高，适合喂给 RAG 或做文档结构化处理。
面向不可预测增长的 Agent 负载设计的分布式数据库，原生支持事务、分析与向量检索，避免数据孤岛和资源争抢。
轻量级检索增强生成引擎，用图结构组织知识并支持增量更新，让 RAG 检索更快更省资源。
面向 RAG 的文档索引方案，不依赖向量数据库，用推理方式定位和检索文档内容，适合构建 Agent 式检索流程。
把持续不断的内容流变成可搜索、可监控的知识库，支持持久化摄取、混合检索、告警，以及格式、模型和业务规则插件。
翻译 PDF 科学论文时完整保留公式、图表和排版，输出双语对照版本，支持 Google、DeepL、Ollama、OpenAI 等多种翻译后端，并提供 CLI、GUI、Docker 和 Zotero 插件。
把原始文档变成可查询的 RAG、自主推理 Agent 和自维护 Wiki 的开源 LLM 知识平台，适合搭建企业知识库与智能问答。
基于知识图谱的模块化检索增强生成系统，把文档抽成实体关系图，让大模型在回答复杂问题时能跨文档做全局推理。
高性能大规模向量数据库与向量检索引擎，用 Rust 编写，支持 HNSW、混合检索和图像搜索，适合为 AI 应用和 RAG 提供相似度检索能力。
从零开始手把手教你构建大模型的开源教程，覆盖预训练、微调、RAG 与 Agent 等关键环节，适合想系统入门 LLM 原理与实践的开发者。
开箱即用的开源 AI 对话平台，支持接入任意 LLM，内置 RAG 与企业级搜索，适合团队自建带知识库的聊天助手。
给 AI Agent 用的实时知识图谱构建框架，把对话和文档里的实体关系抽出来存成图，让 Agent 检索时能拿到带结构的长期记忆。
兼容 Redis 和 Memcached 协议的内存数据库，用多线程架构提升吞吐量，可直接替换现有缓存层。
把 PDF 解析成带坐标信息的 JSON、Markdown 或 HTML，方便喂给 RAG 和 AI 流程，同时自动生成无障碍标签。
可视化协作工作台，用来搭建、部署和监控 AI 智能体与工作流，低代码拖拽即可完成，适合团队协作开发自动化流程。
基于大模型的知识库问答平台，开箱即用数据处理、RAG 检索和可视化 AI 工作流编排，无需复杂配置即可搭建复杂问答系统。
开源的向量数据库，专门给 AI 应用做检索基础设施，支持 RAG、语义搜索和智能体记忆存储，底层用 Rust 重写后性能更强。
本地运行的简历匹配与生成工具，用 100+ 大模型解析简历、计算与职位描述的文本相似度，并生成 PDF 和求职信。
用 C++ 写的开源内存搜索引擎，支持模糊容错、分面和地理检索，可作为 Algolia、Pinecone 或 ElasticSearch 的轻量替代，快速搭建搜索体验。
开源 LLM 应用编排框架，用模块化管道和智能体工作流显式控制检索、路由、记忆与生成，适合搭建 RAG、语义搜索和多模态对话系统。
Node.js/TypeScript 网页抓取与浏览器自动化库，内置代理轮换和反封锁，兼容 Puppeteer、Playwright、Cheerio，可稳定采集数据供 AI、LLM、RAG 使用。
收录 280+ 个开箱即用的 n8n 自动化工作流模板，覆盖 Gmail、Slack、Notion、OpenAI 等集成，可直接导入搭建 AI Agent、RAG 聊天机器人和邮件、社媒、文档处理流程。
开源的 RAG 文档问答工具，上传文档后即可用大模型对话检索，快速搭建私有知识库问答。
一站式多模态 RAG 框架，把文本、图像等不同模态的检索与生成统一到同一套流程里，省去自己拼接多个组件的麻烦。