RAGFlow

Ragas LLM 评估工具

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旨在增强 LLM 应用评估的工具。它为开发者提供了一个平台，以贡献和改进他们的应用，促进 AI 开发中的协作和创新。Ragas 是一个旨在增强 LLM 应用评估的工具。它为开发者提供了一个平台，以贡献和改进他们的应用，促进 AI 开发中的协作和创新。

AI学习库

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AI学习是一个结构化的实践之旅，深入现代人工智能，专注于实际项目。它涵盖了大型语言模型、检索增强生成、自主AI代理和生成性AI，旨在通过构建真实系统来学习。

Dify

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#10

用于开发 LLM 应用的开源平台。它提供了一个可视化画布，用于构建 AI 工作流、RAG 管道和代理功能。凭借全面的模型支持和 LLMOps 功能，它能够为开发人员实现快速原型设计和生产部署。Dify 是一个用于开发 LLM 应用的开源平台。它提供了一个可视化画布，用于构建 AI 工作流、RAG 管道和代理功能。凭借全面的模型支持和 LLMOps 功能，它能够为开发人员实现快速原型设计和生产部署。

学习 RAG 指南

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一份结构化的检索增强生成 (RAG) 指南，涵盖核心概念、使用 LangChain、FAISS 和 Streamlit 的实现、最佳实践和经过验证的资源。非常适合希望理解和应用 RAG 架构的开发者和 AI 爱好者。

Agentset

AI 应用

#22

开源的 RAG-as-a-service 平台，允许开发者构建 AI 聊天和搜索应用，提供基于自身数据的可靠引用答案，而无需深入的 RAG 专业知识。Agentset 是一个开源的 RAG-as-a-service 平台，允许开发者构建 AI 聊天和搜索应用，提供基于自身数据的可靠引用答案，而无需深入的 RAG 专业知识。

Haystack AI编排框架

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#66

开源的AI编排框架，旨在构建上下文工程化的、生产就绪的大型语言模型（LLM）应用程序。它允许设计模块化管道和代理工作流，明确控制检索、路由、记忆和生成，支持可扩展代理、检索增强生成（RAG）、多模态应用、语义搜索和对话系统。Haystack是一个开源的AI编排框架，旨在构建上下文工程化的、生产就绪的大型语言模型（LLM）应用程序。它允许设计模块化管道和代理工作流，明确控制检索、路由、记忆和生成，支持可扩展代理、检索增强生成（RAG）、多模态应用、语义搜索和对话系统。

Langflow

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#12

强大的工具，用于构建和部署AI驱动的代理和工作流。它使用户能够创建智能系统，自动化任务并提高各类应用程序的生产力。Langflow是一个强大的工具，用于构建和部署AI驱动的代理和工作流。它使用户能够创建智能系统，自动化任务并提高各类应用程序的生产力。

Pocket Flow

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#139

极简的、100行代码的 LLM 框架，专为快速开发而设计。它使 AI 代理能够构建其他代理，为工作流、RAG 和多代理系统等复杂 AI 应用提供零依赖、轻量级的解决方案。Pocket Flow 是一个极简的、100行代码的 LLM 框架，专为快速开发而设计。它使 AI 代理能够构建其他代理，为工作流、RAG 和多代理系统等复杂 AI 应用提供零依赖、轻量级的解决方案。