llama_index 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LlamaIndex is the document processing platform for AI
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 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。
llama_index 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LlamaIndex is the document processing platform for AI
OpenViking 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Self-evolving Context Database for AI Agents. Unify Agent Memory, Knowledge RAG and Skills.
PageIndex 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
📑 PageIndex: Document Index for Vectorless, Reasoning-based RAG
lancedb 是用 Rust 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Developer-friendly OSS embedded retrieval library for multimodal AI. Search More; Manage Less.
orama 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🌌 A complete search engine and RAG pipeline in your browser, server or edge network with support for full-text, vector, and hybrid search in less …
reor 是用 JavaScript 编写的知识管理工具,用于笔记与知识库整理。
Private & local AI personal knowledge management app for high entropy people.
vespa 是用 Java 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
The AI search platform
genkit 是用 TypeScript 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 framework for building agentic apps in JavaScript, Go, Dart, and Python, built and used in production by Google
RediSearch 是用 Rust 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
A query and indexing engine for Redis, providing secondary indexing, full-text search, vector similarity search and aggregations.
knowhere 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Knowhere extracts, parses, and outputs structured chunks ready for AI Agents and RAG.
examples 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Jupyter Notebooks to help you get hands-on with Pinecone vector databases
autoflow 是用 TypeScript 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
pingcap/autoflow is a Graph RAG based and conversational knowledge base tool built with TiDB Serverless Vector Storage. Demo: https://tidb.ai
编程导航 AI 开发实战新项目,基于 Spring Boot 3 + Java 21 + Spring AI 构建 AI 恋爱大师应用和 ReAct 模式自主规划智能体YuManus,覆盖 AI 大模型接入、Spring AI 核心特性…
编程导航 AI 开发实战新项目,基于 Spring Boot 3 + Java 21 + Spring AI 构建 AI 恋爱大师应用和 ReAct 模式自主规划智能体YuManus,覆盖 AI 大模型接入、Spring AI 核心特性、Prompt 工程和优化、RAG 检索增强、向量数据库、T…
vearch 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询,主打可伸缩。
Distributed vector search for AI-native applications
JustHireMe 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Local-first AI job intelligence workbench for scraping roles, ranking fit, and generating tailored application materials.
pgvecto.rs 是用 Rust 编写的数据库工具,用于数据存储与查询,主打可伸缩。
Scalable, Low-latency and Hybrid-enabled Vector Search in Postgres. Revolutionize Vector Search, not Database.
neuron-ai 是用 PHP 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打适合生产环境。
The Agentic Framework of the PHP ecosystem to build production-ready AI driven applications. Connect components (LLMs, Tools, vector DBs, memory) to…
featureform 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The Virtual Feature Store. Turn your existing data infrastructure into a feature store.
Large-Language-Model-Notebooks-Course 是用 Jupyter Notebook 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Practical course about Large Language Models.
VectorChord 是用 Rust 编写的数据库工具,用于数据存储与查询,主打速度快、可伸缩。
Scalable, fast, and disk-friendly vector search in Postgres, the successor of pgvecto.rs.
raptor 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The official implementation of RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval
opencode-mem 是用 TypeScript 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
OpenCode plugin that gives coding agents persistent memory using local vector database
dingo 是用 Java 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
A multi-modal vector database that supports upserts and vector queries using unified SQL (MySQL-Compatible) on structured and unstructured data, whi…
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 65,980 个,本站已收录 65,707 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。