在任何企业中使用代理RAG支持Docker部署您可以使用来自OpenAI或Gemini的托管AI模型，以及使用Ollama. / 2025-03-21 18:43:11 / 查看 1 次

## atomic-agents```cd atomic-agentsconda create -n atomic-agents python=3.12 -yconda activate atomic-agentscd /data/site/htmltoo.labs/atomic-agentspoetry installpip install -r requirements.txtpip in / 2025-03-21 19:04:31 / 查看 262 次

- https://github.com/dynamiq-ai/dynamiq- https://docs.getdynamiq.ai- https://dynamiq-ai.github.io/dynamiq/```cd /data/site/htmltoo.labsgit clone http://github.domsn.com:89/github.com/dynamiq-ai/dynam / 2025-03-21 19:16:27 / 查看 1 次

OmniThink:通过思考扩展机器写作的知识边界 / 2025-03-21 19:20:36 / 查看 90 次

- https://github.com/PySpur-Dev/pyspur- https://docs.pyspur.devPySpur 是一款开源的轻量级可视化 AI 智能体工作流构建器，旨在简化 AI 系统的开发流程。通过拖拽式界面，用户可以快速构建、测试和迭代 AI 工作流，无需编写复杂代码。它支持循环与记忆功能、文件上传、结构化输出、RAG 技术、多模态数据处理（文本、图像、视频等）及与 / 2025-03-21 23:50:43 / 查看 620 次

什么是GraphRAG？GraphRAG是一种基于图的知识检索增强技术，它结合了知识图谱的广泛知识表示能力和大语言模型（LLM）的生成能力。与传统的RAG方法相比，GraphRAG通过构建知识图谱和社区层次结构，显著提升了复杂信息处理的能力。具体来说，GraphRAG的工作流程包括以下几个步骤：从原始文本中提取知识图谱：使用自然语言处理技术从非结构化文本中提取实体和关系。构建社区层次结构：利用图统 / 2025-03-26 01:50:12 / 查看 123 次

如何高效检索商品信息并进行智能语音交互？📌 工具简介Oliva 是一个多代理（Multi-Agent）智能助手，结合 LangChain 和 Superlinked，通过 Qdrant 矢量数据库提供高效的商品检索能力。同时，它支持 语音交互，借助 Deepgram 语音识别和 LiveKit 实时通讯，打造智能化的 AI 语音助手，适用于电商、搜索引擎等场景。✨ 主要特点✅ 多代理架构（Mult / 2025-03-26 02:36:16 / 查看 623 次

DeepKnowledge：基于Agno 的深度智能知识探索框架概述：基于 @AgnoAgi 框架的深度智能问答系统，通过 GPT-4o 模型对文档知识库进行多轮迭代搜索和推理，能将复杂问题拆解并给出详实的答案和引用来源核心功能- 一个深度智能问答系统，能够通过迭代搜索知识库来回答复杂问题- 它会将复杂问题分解成多个子问题，然后逐步探索和综合答案- 特别之处在于它会进行多轮搜索，不断深入直到找到完 / 2025-03-26 23:09:33 / 查看 1429 次