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。

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 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 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。

一套基于 LangChain 的 RAG 应用构建教程与代码集合，覆盖从基础检索增强到 Agentic RAG 的完整实现路径，帮你快速搭出带检索能力的问答机器人。

汇集各类 RAG（检索增强生成）框架、项目和资源的社区清单，方便快速找到并对比检索增强生成生态里的现成方案。

用 Python 搭建 LLM 应用和智能体的开发框架，把模型调用、工具、检索和记忆串成可组合的链路，省去自己拼装底层胶水代码。

基于 FalkorDB 图数据库构建 GraphRAG 应用的 Python SDK，把知识图谱和向量检索结合起来，让大模型问答更准确、可规模化。

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。

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。

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。

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。

面向零基础开发者的大模型应用开发教程，手把手带你用 LangChain 搭建 RAG 应用，从调用 API 到构建知识库问答系统。

用 AI 助手分析应用 Dockerfile 和镜像层，自动给出精简方案来缩小镜像体积，省去手动排查冗余依赖和构建步骤的麻烦。

面向 LLM、RAG 和真实 AI Agent 应用的深度教程合集，用 Jupyter Notebook 带你从原理到落地跑通完整案例。

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。

Google 开源的智能体应用开发框架，支持 JavaScript、Go、Dart 和 Python，内置 LLM 调用、多模态、RAG 与向量检索能力，帮开发者快速搭建生产级 AI 应用。

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。

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。

微软出品的 21 节生成式 AI 入门课程，用 Jupyter Notebook 带你从零理解大模型、提示工程和 ChatGPT 应用开发。

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。

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。

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。

开源企业级 Agent 平台，把智能体、工作流、RAG 知识库和模型管理整合在一起，方便企业搭建、部署和运维 AI 应用。

开源的 LLM 可观测性与评测平台，能追踪、调试和评估 RAG 与 Agent 应用，帮团队定位大模型链路中的问题。

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。

本地优先的 Markdown 笔记应用，先随手记录再靠 AI 整理，把零散片段自动归拢成结构清晰的笔记。

给 AI Agent 提供可移植的长期记忆层，本地优先、Markdown 原生、用户自持，跨应用和工具持续演化。

一套构建生产级 LLM 智能体应用的 12 条工程原则，帮团队把原型打磨成能真正交付给客户的可靠系统。

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。

把数据库和 AI 模型直接打通的全栈框架，让你在 MongoDB 等数据源上直接做推理、训练和部署自定义 AI 应用与智能体。

用 Rust 写的 OLTP 图数据库，跑在对象存储上，原生集成向量检索和全文搜索，适合给 RAG 应用做统一的数据底座。

为 AI Agent 提供可持久化的长期记忆层，让智能体和应用能跨会话记住上下文，开箱即用、面向生产环境。

可私有部署的多租户知识智能体平台，把 RAG、知识图谱、多智能体编排、MCP/Skills 和沙盒权限管理整合在一起，适合企业自建知识问答与智能体应用。

从 LLM 基础讲到用 LLMOps 最佳实践把 RAG 应用部署到 AWS 的实战手册，覆盖微调、评估与 ML 系统设计。

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。

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。

一站式可视化 AI Agent 开发平台，用拖拽式工具完成智能体的创建、调试和部署，大幅降低搭建聊天机器人与多模态应用的门槛。

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。