Pgvector 相关的热门 GitHub AI项目仓库

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。

一个即用型且灵活的基于检索增强生成 (RAG) 的聊天机器人，支持主流大型语言模型 (LLM)，例如 DeepSeek-R1、Llama 3.3、Qwen2、OpenAI 等。

LangChain 的 Java 版本

RasaGPT 是首个基于 Rasa 和 Langchain 的无头大型语言模型聊天机器人平台。它由 Rasa、FastAPI、Langchain、LlamaIndex、SQLModel、pgvector、ngrok 和 Telegram 等技术构建而成。

一个模块化且全面的解决方案，利用AWS CDK在AWS上部署一个由多个大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术驱动的聊天机器人（支持Amazon Bedrock、Anthropic、Hugging Face、OpenAI、Meta、AI21、Cohere和Mistral）。

RAGLite是一个Python工具包，用于基于PostgreSQL或SQLite数据库的检索增强生成 (RAG) 。

基于ChatGPT (gpt3.5-turbo) 的入门应用

ChatWeb能够爬取网页、读取PDF、DOCX、TXT文档并提取主要内容，然后根据内容回答你的问题，或者总结关键要点。

Magick 是一个面向新型 AI 开发者的尖端工具包。让我们一起创造 Magick！

基于ID的RAG快速API：Langchain和PostgreSQL/pgvector集成

AI-powered document analysis platform built with Next.js, LangChain, PostgreSQL + pgvector. Upload, organize, and chat with documents. Includes predictive missing-document detection, role-based workflows, and page-level insight extraction.

一个构建基于大型语言模型 (LLM) 应用的超简单 API

可用于生产环境的最小可行产品 (MVP)，允许您安全地使用 pgvector 与文档进行聊天

一个基于检索增强生成（RAG）的应用程序，允许用户提问关于数据库表格中某行的信息。该应用可部署在 Azure 容器应用上，并使用 PostgreSQL 灵活服务器。

一个基于网页界面的项目，用于学习大型语言模型。该项目包含聊天、量化、微调、提示工程模板和多模态等功能。

DiscovAI-Search：一款基于人工智能的搜索引擎，用于查找AI工具和自定义数据。它使用Next.js、OpenAI、Supabase等技术构建，具有向量搜索、Redis缓存和大型语言模型 (LLM) 驱动的响应等功能。

开源、自托管的AI搜索和大型语言模型 (LLM)，适合您的网站

Timescale Vector 食谱：使用 PostgreSQL 和 Timescale Vector 构建大型语言模型 (LLM) 应用的示例集。

关于如何在 AWS 上构建/部署基于 Amazon Bedrock 和 PGVector（在 Amazon RDS 上）的 RAG 网络应用程序的观点性示例。

使用OpenAI的Whisper模型或在你的MacBook上通过whisper.cpp调用本地CoreML模型，批量转换视频文件为文本。