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 LLM 应用的自动化评测工具，用合成测试集和多种指标量化 RAG 与生成效果，帮你在上线前发现质量问题。

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。

面向 Agent 应用的 Python 可观测性 SDK，支持对 Agent、LLM 和工具调用做追踪、调试与评测，自带可自托管面板，用时间线和执行图看清多智能体系统的运行过程。

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。

面向 AI 应用的文档处理与 RAG 框架，把私有数据接入大模型，支持构建检索增强、智能体和多智能体应用。

可视化搭建 Agentic 工作流和 RAG 流水线，支持多种大模型与工具，可云端或私有化部署，帮团队从原型直接走到生产。

一个免代码的 RAG 服务器，能随文档更新自动同步答案，支持 8 种向量数据库，基于 Pathway 构建。

面向 AI 智能体的网页抓取与数据提取爬虫，把网页转成干净的 Markdown 喂给 LLM 和 RAG 流程，支持自托管。

自托管的大模型对话界面，兼容 Ollama、OpenAI API 等后端，内置 RAG 与 MCP 支持，让团队快速搭建私有 AI 聊天入口。

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。

面向 AI Agent 的自进化上下文数据库，把 Agent 记忆、知识 RAG 和技能统一管理，解决多来源上下文分散、难以持续演进的问题。

高性能云原生向量数据库，专为大规模向量近似最近邻检索设计，适合搭建以图搜图、语义搜索和 RAG 等应用。

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。

多智能体编排框架，支持部署多人协作的智能体集群、协调自主工作流，并内置自适应记忆、向量 RAG 与 Claude Code 等编码代理的原生集成。

基于大模型和 Agent 的数据库智能助手，用自然语言直接查询和分析数据库，支持 RAG 与私有化部署，方便搭建 AI+Data 应用。

面向大模型微调、RAG 和评测的数据集制作工具，支持数据生成、清洗与导出，省去手工整理训练数据的麻烦。

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。

轻量级 OCR 工具包，能把图片和 PDF 转成结构化数据，支持 100 多种语言，方便接入 LLM 和 RAG 流程。

基于多智能体与 RAG 的个性化 AI 导师，能长期跟踪学习进度、按个人情况调整教学内容，适合搭建交互式学习与深度研究场景。

用大语言模型驱动的 Python 爬虫，只需描述想抓什么，就能自动完成网页抓取和结构化数据提取，省去手写解析规则。

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。

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。

在个人设备上本地跑 RAG 的向量索引库，用图结构剪枝把索引体积压掉 97%，兼顾检索速度和准确率，数据不出本机。

轻量级进程内向量数据库，主打极速检索，适合在本地为 RAG、语义搜索和 LLM 记忆等场景提供向量与全文检索能力。

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。

给 Postgres 加上向量相似度检索能力的开源扩展，支持精确和近似最近邻搜索，让 RAG 和语义检索直接跑在现有数据库里。

面向 LLM 应用、RAG 和 Agent 工作流的可观测与评测平台，提供全链路追踪、自动评估和生产级监控看板，帮团队定位问题并持续优化效果。

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。

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。

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。

企业级 AI 低代码平台，权限、多租户、工作流、报表、大屏、AI 知识库等通用能力开箱即用，AI 只需生成业务差异部分，一句话即可生成完整系统。

面向 AI Agent 的多模态数据运行时，提供无服务器 Postgres 与数据湖，支持大规模检索和模型训练。

用 Python 写的开源深度研究工具，能对私有数据做推理式检索，替代闭源深度研究方案，支持接入 Milvus 和多种大模型。

给 AI Agent 用的无服务器单文件记忆层，用嵌入式向量检索替代复杂 RAG 管线，让智能体拥有即时检索和长期记忆能力。

给 AI 编程代理加上跨会话的长期记忆：自动记录会话过程，用 AI 压缩后把相关上下文注入后续会话，兼容 Claude Code、Codex、Copilot 等多种代理。

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。

给 AI Agent 提供持久化记忆的基础设施层，把对话和执行过程转成结构化状态，兼容任意 LLM，可直接接入现有数据设施，支持云上和本地部署。

用大模型加 RAG 把自然语言问题直接转成 SQL，做对话式数据分析，让不会写 SQL 的人也能查库出报表。