Безплатний університет ШІ на GitHub: зберіть RAG та агента за 7 тижнів
Практичний курс на GitHub: Docker, FastAPI, пайплайни даних, BM25, гібридний пошук, RAG, продакшен і агентний ШІ з LangGraph.
Практичний курс на GitHub: Docker, FastAPI, пайплайни даних, BM25, гібридний пошук, RAG, продакшен і агентний ШІ з LangGraph.
Огляд 5 open-source no-code платформ для створення LLM, RAG і AI-агентів: AutoAgent, AnythingLLM, Open Agent Platform, Sim та Dify.
Опенсорс курс від Decoding AI: 6 модулів про архітектуру, ETL, RAG, агенти, деплой і LLMOps. Notion-підтримка, Docker, MIT.
Опенсорсний PixelRAG індексує сторінки як скриншоти, зберігає пікселі, використовує FAISS і Qwen3-VL-Embedding та підвищує точність QA.
Опенсорс zvec вбудовує векторну БД у ваш процес: локальний файл, пошук за мс, гібридний вектор+текст, нові індекси та Zvec Studio.
Open-source підхід до RAG: стискає корпус у 40 разів, зменшує токени на запит у 3 рази та підвищує релевантність векторного пошуку у 2,3 раза.
Top-k семантичний пошук ранжує чанки ізольовано й провалюється в Complex Reasoning та Summarization. Рішення — GraphRAG і пошук за зв’язками.
Утиліта піднімає векторну БД, рахує ембеддинги локально та індексує код. Працює з Claude, Cursor і Copilot. Запуск: npx -y socraticode.
Відкрита графова мультимодальна RAG-система на базі LightRAG для обробки документів і всіх типів контенту в єдиному фреймворку.