本地优先的深度研究问答系统，接 llama.cpp、Ollama 等本地或云端模型，聚合 arXiv、PubMed 及私有文档等十余个检索源，全程加密。

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。

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。

用 Jupyter Notebook 逐个演示 RAG 系统的进阶技巧，从嵌入、检索到重排都有可运行教程，适合动手搭建和优化检索增强生成流程。

面向大模型应用开发的 RAG 全栈实战教程，覆盖文本向量化、检索、重排与多模态等环节，手把手带你搭建检索增强生成系统。

低代码 MCP 框架，用可视化方式快速搭建复杂 RAG 流水线，省去大量胶水代码，适合快速验证检索增强生成方案。

面向智能体的 RAG 检索引擎，把文档解析、知识编译和上下文管理整合成一套基础设施，帮 Agent 稳定拿到高质量检索结果。

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。

输入一个主题，就能自动联网检索并生成带引用的长篇调研报告，省去人工查资料和整理成文的时间。

开源企业级智能体平台，可快速搭建基于知识库的问答助手和 Agent，支持接入 DeepSeek、Llama 等大模型与 MCP 工具。

提供文本嵌入与重排模型，用于语义检索和 RAG 场景，把文档和查询转成向量并做相关性排序。

基于 Langchain 和 ChatGLM、Qwen、Llama 等本地大模型搭建的知识库问答应用，支持 RAG 检索增强与 Agent 能力，可离线部署私有文档问答系统。

本地部署的 NotebookLM 替代品，AI 智能体能自动检索、改写和编辑你的文档，数据不出内网，适合对隐私敏感的研究场景。

面向科研文档的高精度 RAG 问答工具，能从论文中检索答案并给出引用出处，适合做文献调研和科学问答。

生产可用的智能体式 RAG 检索系统，提供 RESTful API，帮开发者快速搭建带检索增强的问答与搜索服务。

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。

面向 monorepo 的代码检索增强生成工具，用知识图谱和 AST 解析多语言代码库，支持自然语言查询、理解与编辑代码。

基于 OpenSPG 引擎和大模型构建的逻辑推理与检索框架，用逻辑形式引导专业领域知识库做事实问答，解决传统 RAG 向量相似度检索在多跳推理上不可靠的问题。