neo4j-graphrag-python 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Neo4j GraphRAG for Python
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 方向。
按累计星标排序,库内共 65,739 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,076 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
neo4j-graphrag-python 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Neo4j GraphRAG for Python
LangChat 是Java&LangChain4j生态的开源 AI Agent 应用平台,支持多模型、Agent、知识库 RAG、Skills、MCP 与智能问数。
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puppyone-cloud 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Context drive for your AI agents
codefuse-chatbot 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
An intelligent assistant serving the entire software development lifecycle, powered by a Multi-Agent Framework, working with DevOps Toolkits, Code&D…
TrustRAG 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
TrustRAG:The RAG Framework within Reliable input,Trusted output
大模型(LLM)全栈学习路线与中文教程🔥:覆盖 Prompt Engineering、RAG、AI Agent、MCP、微调、模型部署、Transformer、AI 编程与大厂面试,从入门到生产实践。
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Awesome AI Memory | LLM Memory | A curated knowledge base on AI memory for LLMs and agents, covering long-term memory,…
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youtu-graphrag 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[ICLR 2026] Youtu-GraphRAG: Vertically Unified Agents for Graph Retrieval-Augmented Complex Reasoning
Search-o1 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🔍 Search-o1: Agentic Search-Enhanced Large Reasoning Models [EMNLP 2025]
supavec 是用 TypeScript 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面,主打功能完整、开源免费。
The open-source alternative to Carbon.ai. Build powerful RAG applications with any data source, at any scale.
RAGxplorer 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Open-source tool to visualise your RAG 🔮
SearchCLI 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Open CLI for integrating AI search, recommendation, and conversational retrieval into agent systems and business systems
rag-search 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
RAG Search API
RAG-Retrieval 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Unify Efficient Fine-tuning of RAG Retrieval, including Embedding, ColBERT, ReRanker.
ai-learning-roadmaps 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A complete, structured hub for learning Artificial Intelligence — covering AI, Machine Learning, Deep Learning, and Data Science with books, roadmap…
chatd 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Chat with your documents using local AI
dynamiq 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Dynamiq is an orchestration framework for agentic AI and LLM applications
chromem-go 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Embeddable vector database for Go with Chroma-like interface and zero third-party dependencies. In-memory with optional persistence.
Search + Chat = SearChat(AI Chat with Search), Support OpenAI/Anthropic/VertexAI/Gemini, DeepResearch, SearXNG, Docker…
Search + Chat = SearChat(AI Chat with Search), Support OpenAI/Anthropic/VertexAI/Gemini, DeepResearch, SearXNG, Docker. AI对话式搜索引擎,支持DeepResearch, 支…
FinSight-AI 是用 Java 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
AI equity research agent with resilient workflows, evidence-grounded RAG, versioned reports, and automated quality evaluation.
RepoAgent 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快。
An LLM-powered repository agent designed to assist developers and teams in generating documentation and understanding repositories quickly.
MyScaleDB 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能。
A @ClickHouse fork that supports high-performance vector search and full-text search.
fastembed-rs 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Rust library for generating vector embeddings and reranking locally!
canopy 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Retrieval Augmented Generation (RAG) framework and context engine powered by Pinecone
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,076 个,本站已收录 65,739 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。