Awesome GitHub RepositoriesVector Stores

gbrain is an agent framework and retrieval-augmented generation system that combines a durable task queue, a git-synced vector store, and a knowledge graph engine. It provides a foundation for building AI agents that interact with structured knowledge bases using the Model Context Protocol. The system synchronizes markdown files from a git repository into a database for high-performance semantic retrieval and creates typed edges between data pages by extracting entity references and wikilinks. It uses a database-backed queue to execute persistent background jobs and tool loops, ensuring relia

This project is a retrieval-augmented generation application designed to answer questions from uploaded PDF documents. It functions as a document question-answering engine and a streaming AI chat interface that provides responses backed by specific source citations. The system utilizes a state-machine workflow orchestrator to coordinate multi-step document ingestion and retrieval pipelines. This orchestration allows for step-by-step visualization and debugging of the process as documents are parsed and processed. The application manages the full lifecycle of document interaction, including P

This project provides a dockerized AI workflow stack and orchestration templates for deploying a self-hosted AI environment. It establishes a localized infrastructure for building autonomous agents and model chains that process private data on-premises without external cloud dependencies. The environment is designed to support autonomous agent development, allowing models to dynamically select tools, execute shell commands, and interact with local file systems. It includes integrated vector database support to enable retrieval augmented generation and private document analysis. The stack cov

WasmEdge is an extensible WebAssembly runtime that executes WebAssembly bytecode in a secure sandbox for cloud, edge, and embedded applications. It functions as a multi-language compiler, compiling applications written in Rust, JavaScript, Go, and Python into WebAssembly bytecode for sandboxed execution, and as a server-side JavaScript runtime that runs JavaScript programs with ES6 modules, NPM packages, and Node.js-compatible APIs. The runtime also serves as an AI inference runtime, executing AI models from JavaScript using WASI-NN plug-ins for inference tasks on personal devices and edge har

Spring AI is an application framework for Java that provides a portable, fluent API for integrating AI models, tools, and vector stores into applications. It wraps multiple AI providers behind a common interface, allowing developers to switch between chat, embedding, image, and speech models without changing application code. The framework includes a chainable chat client API similar to WebClient or RestClient, supports both synchronous and streaming interactions, and offers structured output conversion that transforms unstructured AI responses into strongly-typed Java objects. The framework

Llama-stack este un stack de orchestrare standardizat și un gateway API pentru AI generativ. Oferă un strat de comunicare unificat și o interfață consistentă pentru implementarea, gestionarea și interacțiunea cu diverși furnizori și implementări de modele de limbaj mari (LLM). Sistemul funcționează ca un framework de agenți care gestionează execuția sarcinilor și pachete de abilități versionate pentru a automatiza sarcini complexe. Include un sistem de procesare în loturi pentru gestionarea volumelor mari de cereri asincrone prin procesare offline și o interfață de bază de date vectorială pentru stocarea și căutarea documentelor, permițând generarea augmentată prin recuperare (RAG). Stack-ul acoperă capabilități de nivel înalt, inclusiv orchestrarea agenților AI, implementarea modelelor și standardizarea API-urilor de model pentru a permite comutarea între furnizori fără a rescrie codul aplicației.

Deep Searcher is an open-source retrieval-augmented generation engine that indexes private documents into a vector database and uses large language models to answer complex questions with cited reasoning. It functions as both a command-line interface and a web API research tool, enabling users to load data and generate comprehensive reports by combining indexed private information with LLM-powered analysis. The system distinguishes itself through a plugin-based provider architecture that supports multiple embedding models, LLM providers, vector databases, and file loaders as interchangeable c

This project is an educational implementation guide and framework for building Retrieval Augmented Generation systems. It provides a workflow for constructing a knowledge base pipeline that partitions documents, indexes them as vectors, and provides external context for language model prompts. The system features a document chunking framework that uses recursive character splitting to fit text into model context windows. It includes an in-memory vector store and a similarity search system that retrieves relevant text segments by calculating the mathematical distance between dense embedding ve

Horizon is a realtime API server and RethinkDB backend designed to push database changes instantly to front-end clients. It utilizes a WebSocket data streaming API to synchronize data between the database and user interfaces without requiring manual polling. The project integrates an OAuth identity manager for verifying user identities through third-party providers and a role-based access control system to define granular permissions for viewing or modifying database documents. It is delivered as a containerized backend framework, allowing the server and its dependencies to be deployed as a p

Feast is an open-source feature store for machine learning that provides a central platform for defining, storing, and serving features across both training and inference workflows. It operates as a declarative system where feature definitions are written as code in Python files, synchronized to a central registry, and made available for low-latency online retrieval or point-in-time correct historical joins for training datasets. The project abstracts storage behind a pluggable architecture, allowing offline and online backends to be swapped without changing retrieval logic, and coordinates ma

Superagent is an AI safety platform that protects applications from prompt injections, data leaks, and harmful outputs through built-in guardrails. It functions as a prompt injection detection system, data redaction tool, and red team testing tool, automatically removing personally identifiable information and protected health data from AI inputs and outputs while scanning image uploads with vision AI to detect visual prompt injection attacks before processing. The platform routes every prompt through a sequential pipeline of safety checks including injection detection, data redaction, and co

Hazelcast is a distributed data platform that combines an in-memory data grid with a stream processing engine to support real-time analytics and event-driven applications. It functions as a partitioned, distributed key-value store that replicates data across cluster nodes to provide low-latency access and high availability. The platform also serves as a distributed SQL query engine, allowing users to execute standard SQL statements against both in-memory datasets and external data sources. What distinguishes Hazelcast is its use of a distributed consensus subsystem to maintain strongly consis

Wenda este o platformă de orchestrare LLM și un motor de flux de lucru personalizat conceput pentru a gestiona mai multe backend-uri de modele de limbaj printr-o interfață unificată. Funcționează ca un gateway AI auto-găzduit care permite executarea secvențelor complexe de sarcini și a fluxurilor de conversație automatizate. Sistemul utilizează plugin-uri JavaScript pentru a orchestra fluxurile de lucru și a declanșa apeluri API externe. Suportă generarea augmentată prin recuperare (RAG) prin injectarea datelor relevante din vector stores și fișiere offline în prompt-uri pentru a crește acuratețea răspunsului. Platforma este construită pentru implementări în rețele private, având gestionarea accesului multi-utilizator și capacitatea de a rula modele open source cuantizate pentru a se încadra în constrângeri hardware specifice. Include, de asemenea, urmărirea istoricului bazată pe sesiune pentru a menține contextul conversațional.

Wenda este o platformă de infrastructură și gateway auto-găzduită pentru implementarea modelelor de limbaj în rețele interne, pentru a asigura confidențialitatea și securitatea datelor. Funcționează ca un hub centralizat și gateway API care unifică comunicarea între diverși rulori de modele offline și furnizori de servicii online printr-o singură interfață. Platforma include un orchestrator de flux de lucru care utilizează scripturi personalizate și apeluri API pentru a automatiza fluxurile de conversație complexe și setările modelului. De asemenea, încorporează un sistem de recuperare care augmentează răspunsurile modelului cu cunoștințe externe preluate din baze de date vectoriale și motoare de căutare. Sistemul gestionează starea conversațională și memoria prin persistența istoricului dialogului într-o bază de date pentru a menține contextul pe parcursul sesiunilor utilizatorului. Utilizează o abordare de integrare modulară pentru a permite adăugarea de noi furnizori de modele fără a modifica aplicația de bază.

Riot is a Go-based distributed search engine and indexing server designed for full-text indexing and retrieval. It functions as a retrieval system that sorts documents by relevance using BM25 ranking algorithms, term frequency, and inverse document frequency. The engine provides specialized support for the Chinese language, featuring concurrent text segmentation and phonetic Pinyin mapping to match romanized input with characters. It utilizes a distributed architecture that employs hash-based index sharding to balance data load and throughput across multiple server nodes. The system covers a

The official Go client for Elasticsearch

GreptimeDB is a distributed, open-source time-series database built for unified observability. It stores and queries metrics, logs, and traces together in a single columnar engine, supporting both SQL and PromQL for analysis. The database is designed as a Kubernetes-native operator with a decoupled compute and storage architecture, enabling horizontal scaling and multi-region deployment. What distinguishes GreptimeDB is its role as a multi-protocol ingestion gateway, accepting data through OpenTelemetry, Prometheus Remote Write, InfluxDB, Loki, Elasticsearch, Kafka, and MQTT protocols without

Acest proiect este o bibliotecă de template-uri de fluxuri de lucru n8n pre-configurate și planuri structurale concepute pentru automatizarea proceselor de business și a sarcinilor AI. Oferă o colecție de fișiere JSON care pot fi importate într-un motor de flux de lucru pentru a implementa secvențe de automatizare, inclusiv configurații specializate pentru integrarea bazelor de date vectoriale și a modelelor de limbaj mari. Colecția se concentrează pe dezvoltarea agenților AI conștienți de context, utilizând buffere de memorie și sisteme de regăsire pentru a crea pipeline-uri inteligente de generare și regăsire a datelor. Include planuri dedicate pentru retrieval augmented generation și căutare semantică prin integrări cu vector store-uri. Template-urile acoperă o gamă largă de domenii de capabilități, inclusiv analiza datelor condusă de AI, pipeline-uri de conținut pentru media și gestionarea social media, și automatizarea specifică industriei pentru sectoare precum juridic, sănătate, imobiliare și e-commerce. Oferă, de asemenea, fluxuri de lucru utilitare pentru automatizarea sarcinilor financiare, parsarea recrutării HR și monitorizarea infrastructurii.

Helicone is an AI gateway and observability platform designed to intercept, manage, and monitor interactions with large language models. By acting as a reverse-proxy, it provides a centralized layer for routing requests across multiple AI providers, allowing developers to maintain consistent application logic while gaining deep visibility into model performance, usage, and costs. The platform distinguishes itself through a robust suite of traffic management and prompt engineering tools. It enables policy-driven control, including automatic failover between providers, rate limiting, and edge-b

Acest proiect este un client API PHP și un SDK pentru integrarea serviciilor OpenAI în aplicații PHP. Servește drept bibliotecă de integrare și wrapper pentru interacțiunea cu modele de limbaj mari pentru a genera text, imagini și audio via apeluri REST API. Biblioteca oferă orchestrare specializată pentru asistenți AI, gestionând firele de conversație și vector store-urile. Include, de asemenea, instrumente pentru fine-tuning-ul modelelor personalizate, implementarea căutării semantice prin text embeddings și procesarea audio pentru transcriere și sinteză. Suprafața de capabilități acoperă moderarea conținutului, gestionarea fișierelor și gestionarea chat-ului și a completărilor de text. Suportă livrarea datelor în timp real via streaming server-sent events, procesare batch asincronă și verificarea semnăturilor webhook.