awesome-repositories.com
المدونة
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعحولكيفية ترتيب النتائجالصحافةخادم MCP
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

2 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesRAG Application Frameworks

Toolkits for building retrieval-augmented generation systems that combine retrieved data with LLM prompts.

Distinct from RAG Prompt Framers: The candidates focus on specific parts (retrieval, prompting, verification), whereas this is the overarching framework for building the app.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · RAG Application Frameworks. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome RAG Application Frameworks GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • timescale/pgaiالصورة الرمزية لـ timescale

    timescale/pgai

    5,802عرض على GitHub↗

    pgai هو مجموعة أدوات وإطار عمل لـ PostgreSQL مصمم لدمج نماذج اللغات الكبيرة وتضمينات المتجهات (vector embeddings) مباشرة داخل قاعدة البيانات. يعمل كجسر لتنفيذ طلبات نماذج تعلم الآلة وإجراء ترجمات النص إلى SQL ضمن استعلامات قاعدة البيانات القياسية. يوفر المشروع خط أنابيب آلي لتضمين المتجهات يتولى تحميل وتحليل وتقسيم النصوص من الجداول والمستندات غير المهيكلة. يستخدم هذا النظام عاملاً في الخلفية لمزامنة التضمينات تلقائياً مع تغير البيانات المصدرية، ويتضمن أدوات متخصصة لبناء تطبيقات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) ومحركات البحث الدلالي. تغطي مجموعة الأدوات مجالات واسعة تشمل معالجة البيانات غير المهيكلة باستخدام OCR، وإنشاء فهارس دلالية لربط مخططات قاعدة البيانات باللغة الطبيعية، وتنفيذ عمليات بحث عن التشابه عالية الأداء من خلال فهرسة المتجهات وإعادة ترتيب النتائج. كما يتيح إثراء البيانات وتصنيفها والإشراف على المحتوى عن طريق استدعاء نماذج خارجية عبر SQL.

    Provides a framework to build RAG applications by combining retrieved database context with model prompts.

    PLpgSQL
    عرض على GitHub↗5,802
  • realpython/materialsالصورة الرمزية لـ realpython

    realpython/materials

    5,173عرض على GitHub↗

    هذا المشروع عبارة عن مجموعة شاملة من مواد تعليم برمجة Python، بما في ذلك البرامج التعليمية، والتمارين، وعينات الكود المنسقة. يعمل كمنهج تعليمي ومجموعة أدوات هندسة برمجيات، باستخدام Jupyter Notebooks لدمج الكود القابل للتنفيذ مع نص تعليمي وصفي. يوفر المستودع أدلة تنفيذ عملية لبناء تطبيقات نماذج لغوية كبيرة، مثل أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع، ووكلاء الذكاء الاصطناعي ذوي الحالة، وسير عمل التعلم الآلي. يتميز بتقديم نهج منظم لسير عمل الترميز الوكيل، وتغطية تقطير نافذة السياق، وتوجيه النموذج المستقل عن المزود، والمخرجات المهيكلة المفروضة بالمخطط. تغطي المواد مجموعة واسعة من قدرات هندسة البرمجيات، بما في ذلك البرمجة غير المتزامنة مع طوابير المهام الموزعة، وتطوير تطبيقات الويب مع REST APIs، وسير عمل تحليل البيانات. كما يتضمن موارد لإتقان التصميم الموجه للكائنات، وتنفيذ خطوط أنابيب CI/CD، وتطبيق معايير التنسيق والتدقيق المهنية.

    Offers a toolkit for building retrieval-augmented generation systems that combine retrieved private data with LLM prompts.

    Jupyter Notebook
    عرض على GitHub↗5,173
  1. Home
  2. Artificial Intelligence & ML
  3. RAG Application Frameworks