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数据与 AI 管道项目,用于验证输入输出、状态、延迟、失败恢复和部署边界。
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向量检索项目,用于验证 embedding 存储、查询语义、RAG 接入、数据边界和回滚路径。
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开发者工作流项目,用于验证任务状态、代码/agent 协作、权限和交付边界。
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LightRAG:[EMNLP2025] 简单且快速的检索增强生成(RAG)方案。
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一个基于模块化图谱的检索增强生成(RAG)系统
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LLM 应用RAG工具调用Python框架迁移
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🤗 smolagents:一个极简的智能体(agent)库,让智能体以代码形式进行思考。
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MCP 工具接入项目,用于把外部工具、服务或数据源安全接入 AI 宿主。
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MCP 工具接入项目,用于把外部工具、服务或数据源安全接入 AI 宿主。
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面向关键任务应用的事件驱动编排与定时调度平台。
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向量检索项目,用于验证 embedding 存储、查询语义、RAG 接入、数据边界和回滚路径。
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面向 AI Agent 的记忆层,用无服务器、单文件的方案替代复杂的 RAG 流水线,让 Agent 具备即时检索与长期记忆能力。
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只需在任意网址前加上 https://r.jina.ai/ 前缀,即可将其转换为 LLM 友好的输入格式。
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Pocket Flow:一个仅有 100 行代码的 LLM 框架,让智能体构建智能体。
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高精度 RAG,用于基于科学文献回答问题并给出引用来源
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LaVague 是一个用于开发 AI Web Agent 的大型动作模型框架。
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一个简洁、易于二次开发的 GraphRAG 实现
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🔍 面向静态网站、由 Rust 与 Wasm 构建的轻量级全文搜索引擎
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AI 原生搜索数据库,集成向量、文本、结构化与半结构化数据于一身,专为智能体存储设计,让智能体更智能、更易运行、更稳定。
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