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For developers, who are building real-time data-driven applications, Redis is the preferred, fastest, and most feature-rich cache, data structure server, and document and vector query engine.

一个超高速的搜索引擎API，将人工智能驱动的混合搜索功能带到您的网站和应用程序中。

集桌面端和Docker容器于一体的AI应用程序，内置检索增强生成（RAG）、AI智能体、无需编码的智能体构建器等功能。

100天机器学习编程

开箱即用的云端模板，适用于基于检索增强生成（RAG）的应用、AI 数据管道和企业级搜索，并支持实时数据。?支持Docker。?始终与Sharepoint、Google Drive、S3、Kafka、PostgreSQL、实时数据API等同步。

LlamaIndex 是一个领先的框架，用于基于你的数据构建强大的、由大型语言模型 (LLM) 驱动的智能体。

AI智能体的记忆层

将生成式AI轻松集成到您的应用中！专注于您的产品，而非RAG技术本身。简单易用，轻松集成到现有产品，并支持自定义！兼容各种大型语言模型（LLM），例如GPT4、Groq和Llama；兼容各种向量数据库（Vectorstore），例如PGVector和Faiss；支持各种文件类型；您可以随心所欲地进行配置。

Qdrant 是一款高性能、大规模的向量数据库和向量搜索引擎，专为下一代人工智能而设计。云端版本也已上线：https://cloud.qdrant.io/

Weaviate是一个开源的向量数据库，它既存储对象也存储向量，允许将向量搜索与结构化过滤相结合，并具备云原生数据库的容错性和可扩展性。

一个开源的、一体化的向量数据库，用于语义搜索、大型语言模型编排和语言模型工作流。

用于AI应用和AI智能体的可靠大语言模型内存

改进高质量数据集和视觉人工智能模型

LangChain 的 Java 版本

AI 数据库。存储向量、图像、文本、视频等。与大型语言模型 (LLM)/LangChain 配合使用。存储、查询、版本控制和可视化任何 AI 数据。实时将数据流传输到 PyTorch/TensorFlow。https://activeloop.ai

面向开发者的无服务器向量数据库，专为 AI 应用而设计。轻松为您的 LLM 应用添加长期记忆！

大型语言模型的语义缓存。完全集成LangChain和llama_index。

人工智能与数据，在线服务。访问vespa.ai

使用GPU加速的PostgreSQL数据库，用于机器学习/人工智能应用。

一个简单、灵活、准确的中国车牌识别项目，适用于各种复杂场景。（该项目曾参加2017年中国研究生智能城市科技与创意设计大赛）