txtai:语义搜索、RAG 和语言模型工作流框架
neuml/txtai
txtai 是一个基于 Python 的 AI 框架,用于语义与向量搜索、检索增强生成、LLM 编排、自主智能体及多模态语言模型工作流。
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一个基于事实的 LLM、智能体、MCP、RAG 和 AI 开发项目索引;每个条目均包含许可证、设置、下载、截图及相关资源。
公开仓库数据
neuml/txtai
txtai 是一个基于 Python 的 AI 框架,用于语义与向量搜索、检索增强生成、LLM 编排、自主智能体及多模态语言模型工作流。
kvcache-ai/mooncake
Mooncake 是一个面向大规模 LLM 推理和训练的 C++ 基础设施项目。它将预填充、解码和存储资源解耦,并提供高性能数据传输、分布式 KV 缓存存储及具备容错能力的专家并行通信。
gpustack/gpustack
GPUStack 是一款开源 GPU 集群管理器,用于服务 AI 模型并按需提供可通过 SSH 访问的 GPU 实例。它可在本地部署、Kubernetes 和云环境中编排包括 vLLM、SGLang 和 TensorRT-LLM 在内的推理引擎。
giskard-ai/giskard-oss
一个用于评估和测试基于 LLM 及智能体系统的开源 Python 库,支持多轮评估、LLM-as-judge 检查和自动化漏洞扫描。
llm-d/llm-d
llm-d 是一个开源服务栈,围绕 vLLM 和 SGLang 等模型服务器提供分布式编排、路由、缓存管理、自动扩缩容和批处理能力。它面向 Kubernetes 和现代硬件加速器上的大规模生产推理。
langwatch/langwatch
一个开放核心平台,用于在发布前及生产环境中评估、测试、追踪和监控 LLM 应用与 AI 智能体。
vllm-project/vllm-ascend
一个由社区维护的硬件插件,使 vLLM 能够在受支持的 Ascend NPU 上运行模型推理与服务工作负载。
bionic-gpt/bionic-gpt
Bionic 是一个基于 Rust 的本地部署 ChatGPT 替代方案,面向私有生成式 AI 部署。它提供熟悉的聊天界面、本地或远程模型访问、团队控制、检索增强助手、数据集成、可观测性以及面向 Kubernetes 的扩展能力。
embabel/embabel-agent
Embabel 是一个开源 JVM 框架,用于构建强类型智能体应用,将 LLM 交互、常规代码、工具和领域模型结合起来。它支持动态规划,可通过 Kotlin 或 Java 使用。
dstackai/dstack
一个与供应商无关的控制平面,用于在 GPU 云、Kubernetes 和本地基础设施上配置和编排训练、推理、开发及智能体工作负载。
mozilla-ai/any-llm
any-llm 是一个 Python SDK,可通过统一接口与多个 LLM 提供商通信。它支持以较少代码改动切换提供商和模型,并在可用时使用官方提供商 SDK。
future-agi/future-agi
一个开源、可自托管的平台,用于评估、追踪、模拟、保护、路由和优化 LLM 及 AI 智能体应用。
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