오늘의 AI Builder Stack을 고르세요.

코드, 문서, SQL 스키마 등을 통합된 지식 그래프로 변환하는 AI 도구.

AI coding assistant skill (Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, Gemini CLI, and more). Turn any folder of code, SQL schemas, R scripts, shell scripts, docs, papers, images, or videos into a queryable knowledge graph. App code + database schema + infrastructure in one graph.

LLM 기초부터 멀티 에이전트 시스템까지, Agentic AI 학습의 모든 것을 담은 로드맵이다. 엄선된 240개 이상의 자료와 실습 예제로 심층 학습이 가능하다.

A trilingual (繁中 / English / 简中) learning roadmap for agentic AI: from LLM basics to multi-agent systems, with 240+ curated resources and hands-on examples. 中文 AI agent 學習地圖。

웹 파싱 대신 픽셀 데이터를 직접 활용하는 새로운 RAG 검색 방식이다. 복잡한 UI나 멀티모달 정보에서 확장성 높은 검색을 구현할 때 유용하다.

The end of web parsing. The beginning of scalable pixel-native search. link: https://pixelrag.ai/

LLM 입력 토큰을 60~95% 압축하여 비용을 줄여준다. RAG 청크, 로그, 파일 등 모든 입력에 적용 가능하며, 라이브러리, 프록시, MCP 서버로 활용된다.

Compress tool outputs, logs, files, and RAG chunks before they reach the LLM. 60-95% fewer tokens, same answers. Library, proxy, MCP server.

에이전트가 세션을 넘어 사용자 사실을 기억하게 해주는 메모리 레이어. 사용자별로 정보를 구조화해서 다음 대화에 자동 주입.

Universal memory layer for AI Agents

AI 에이전트와 RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템을 위해 비정형 데이터를 구조화된 청크로 추출, 파싱하여 제공한다. 복잡한 데이터를 LLM이 쉽게 소비하도록 전처리하는 데 특화되어 있다.

Knowhere extracts, parses, and outputs structured chunks ready for AI Agents and RAG.

지식 노동자를 위한 범용 AI 시스템으로, 사용자가 AI를 유연하게 제어하고 배포할 수 있도록 설계되었다. VPC, 온프레미스, 클라우드 등 다양한 환경에서 AI 솔루션을 구축할 때 쓰인다.

Delegate anything. It comes back done.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 평가 및 최적화를 위한 오픈소스 프레임워크다. AutoML 방식의 자동화를 통해 RAG 성능을 향상시킨다.

AutoRAG: An Open-Source Framework for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Evaluation & Optimization with AutoML-Style Automation

생체 모방 인지 메모리 엔진으로, 새로운 Graph RAG 패러다임을 제시한다. AI 에이전트의 추론 및 장기 기억 능력을 강화하는 데 초점을 맞춘다. 지식 그래프 기반의 향상된 RAG 구현을 원할 때 주목한다.

A bio-inspired cognitive memory engine — a new paradigm for Graph RAG.

지식 그래프와 RAG 기반 AI 에이전트 구축을 위한 실용적 튜토리얼.

📚 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程

AI-powered answering engine. AI 에이전트, LLM.

Vane is an AI-powered answering engine.

JVM 기반 LLM 애플리케이션 개발을 위한 자바 라이브러리다. 다양한 LLM과 벡터 스토어에 대한 통합 API를 제공하며, RAG 및 에이전트 구현을 간소화한다.

LangChain4j is an idiomatic, open-source Java library for building LLM-powered applications on the JVM. It offers a unified API over popular LLM providers and vector stores, and makes implementing tool calling (including MCP support), agents and RAG easy. It integrates seamlessly with enterprise Java frameworks like Quarkus and Spring Boot.

처음부터 대규모 언어 모델(LLM)을 구축하는 과정을 다루는 학습 자료다. RAG 및 에이전트 기술 구현을 포함하여 LLM 개발 전반을 아우른다.

📚 从零开始构建大模型

데스크탑 + Docker로 한 번에 띄우는 RAG·에이전트·다중 LLM 챗 앱. 비개발자가 시도하기 쉬움.

Stop renting your intelligence. Own it with AnythingLLM. Everything you need for a powerful local-first agent experience

언어 에이전트 그래프

Build resilient agents.

LLM 기반 앱을 만들 때 사실상 표준이 된 파이썬/JS 프레임워크. RAG·에이전트·툴콜 패턴을 쉽게 합성할 수 있어요.

The agent engineering platform.

LangChain을 비주얼하게 조립하는 도구. 비개발자가 RAG·에이전트 프로토타입 만들 때.

Build AI Agents, Visually

모든 LLM과 연동되는 고급 기능을 갖춘 오픈소스 AI 챗 플랫폼이다. 사용자 친화적인 UI로 AI 상호작용 경험을 최적화한다.

Open Source AI Platform - AI Chat with advanced features that works with every LLM

로컬 Ollama에 ChatGPT 같은 UI를 붙이는 인기 프로젝트. RAG·툴·아바타까지 풀 패키지.

User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)

내장 인용, 심층 리서치, 22가지 이상 파일 형식 지원, 파티션 기능 등을 제공하는 오픈소스 RAG 플랫폼입니다. MCP 서버를 포함하여 강력한 AI 에이전트 개발을 지원합니다.

The open-source RAG platform: built-in citations, deep research, 22+ file formats, partitions, MCP server, and more.

Carbon.ai의 오픈소스 대안으로, 어떤 데이터 소스로든 강력한 RAG(Retrieval Augmented Generation) 애플리케이션을 구축하게 돕는다. Next.js, TailwindCSS, TypeScript를 기반으로 하며 대규모 데이터 처리가 가능하다. 유연한 RAG 시스템 구현에 적합하다.

The open-source alternative to Carbon.ai. Build powerful RAG applications with any data source, at any scale.

클라이언트 사이드 지식 그래프 생성기를 제공하는 오픈 소스 프로젝트.

GitNexus: The Zero-Server Code Intelligence Engine - GitNexus is a client-side knowledge graph creator that runs entirely in your browser. Drop in a git repository (Github, Gitlab, Azure, Local) or ZIP file, and get an interactive knowledge graph with a built in Graph RAG Agent. Perfect for code exploration

PrivateGPT를 TS로 포팅한 버전. Next.js 같은 풀스택 환경에 통합하기 쉬워요.

TypeScript port of PrivateGPT for web environments.

MS의 그래프 기반 RAG. 일반 RAG보다 multi-hop 추론이 강해서 복잡 도메인에 적합.

A modular graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system

AI 에이전트가 데이터를 안전하게 조회할 수 있는 데이터 보관소.

AI Data Vault - A query engine for AI Agents to securely query data from any datasource

신뢰할 수 있는 LLM 애플리케이션 구축을 위한 오픈소스 툴킷이다. AI 안전성 (TigerArmor), RAG (TigerRAG), 파인튜닝 (TigerTune) 등 LLM 생애주기 전반을 아우르는 기능을 제공한다.

Open Source LLM toolkit to build trustworthy LLM applications. TigerArmor (AI safety), TigerRAG (embedding, RAG), TigerTune (fine-tuning)

Retrieval-Augmented Generation (RAG)을 위한 모듈형 파이썬 프레임워크이다. 다양한 LLM, 임베딩, 벡터 스토어를 유연하게 연결하며, MCP 통합으로 외부 도구 및 데이터 소스 연동을 지원한다.

RAGLight is a modular framework for Retrieval-Augmented Generation (RAG). It makes it easy to plug in different LLMs, embeddings, and vector stores, and now includes seamless MCP integration to connect external tools and data sources.

벡터 데이터베이스를 탐색, 관리, 분석하는 현대적인 데스크톱 애플리케이션이다. Chroma, Milvus 등 다양한 벡터 DB의 임베딩을 시각적으로 확인하고 효율적으로 다룰 때 유용하다.

A modern desktop application for exploring, managing, and analyzing vector databases

GenAI를 앱에 통합하는 데 도움이 되는 도구. 다양한 LLM 및 Vectorstore 지원.

Opiniated RAG for integrating GenAI in your apps 🧠 Focus on your product rather than the RAG. Easy integration in existing products with customisation! Any LLM: GPT4, Groq, Llama. Any Vectorstore: PGVector, Faiss. Any Files. Anyway you want.

JavaScript 기반의 오픈소스 자율 AI 에이전트 프레임워크다. 누구나 쉽게 AI 에이전트를 구축하고 운영할 수 있도록 설계되었다.

Open source agentic operating system

Claude 메모리 도구로 Claude가 수행한 작업을 기록하고 압축할 수 있습니다.

Persistent Context Across Sessions for Every Agent – Captures everything your agent does during sessions, compresses it with AI, and injects relevant context back into future sessions. Works with Claude Code, OpenClaw, Codex, Gemini, Hermes, Copilot, OpenCode + More

로컬에서 LLM을 실행하고 OpenAI 호환 API를 제공하는 앱입니다.

Ready-to-run cloud templates for RAG, AI pipelines, and enterprise search with live data. 🐳Docker-friendly.⚡Always in sync with Sharepoint, Google Drive, S3, Kafka, PostgreSQL, real-time data APIs, and more.

내 노트·이메일·문서를 자연어로 검색하는 개인 AI. Obsidian·이메일 통합이 강점.

Your AI second brain. Self-hostable. Get answers from the web or your docs. Build custom agents, schedule automations, do deep research. Turn any online or local LLM into your personal, autonomous AI (gpt, claude, gemini, llama, qwen, mistral). Get started - free.

AI 에이전트를 구축하고 배포하며 오케스트레이션하는 중앙 지능형 레이어이다. AI 워크포스를 효율적으로 관리하고 운영할 수 있게 돕는다.

Build, deploy, and orchestrate AI agents. Sim is the central intelligence layer for your AI workforce.

문서를 자동으로 상호 연결된 지식 기반 위키로 변환하는 크로스 플랫폼 데스크톱 앱이다. 전통적인 RAG 방식 대신 LLM이 점진적으로 위키를 구축하고 유지한다.

LLM Wiki is a cross-platform desktop application that turns your documents into an organized, interlinked knowledge base — automatically. Instead of traditional RAG (retrieve-and-answer from scratch every time), the LLM incrementally builds and maintains a persistent wiki from your sources。

노코드에 가깝게 LLM 앱을 만드는 비주얼 워크플로우 플랫폼. RAG·툴·observability가 한 곳에 묶여 있어요.

Production-ready platform for agentic workflow development.

Anthropic이 직접 만든 Claude 활용 레시피 모음. 툴콜·RAG·평가까지 실전 패턴이 노트북으로 정리되어 있어요.

A collection of notebooks and patterns for building with the Claude API.

운영 환경 AI 시스템을 구축하고 배포하는 오픈소스 플랫폼이다. 사용자가 AI를 완전히 제어하고 확장하며 어디든 배포할 수 있도록 설계된다.

General-purpose AI designed for knowledge workers — creators, strategists, and operators — and individuals seeking AI systems they can truly control to help them get work done, with full flexibility to extend and deploy anywhere (VPC, on-prem, or cloud).

LLM의 RAG(Retrieval Augmented Generation) 관련 고급 기법들을 큐레이션한 목록이다. 임베딩, 벡터 검색, 정보 검색 등 RAG 시스템의 성능을 향상시키는 다양한 자료를 제공한다. LLM 기반 앱 개발 시 RAG 최적화에 도움을 준다.

Awesome-LLM-RAG: a curated list of advanced retrieval augmented generation (RAG) in Large Language Models

진정한 오픈소스 AI 프로젝트, 모델, 툴, 인프라를 엄선하여 목록화한다. 최신 AI 기술 스택을 탐색하고 검토할 때 첫 참고 자료가 된다.

Curated list of the best truly open-source AI projects, models, tools, and infrastructure.

AI로 자동화된 개발 플랫폼으로, 80%의 반복 작업을 자동화하고 개발 속도를 높일 수 있습니다.

AI 低代码平台「低代码 + 零代码」双驱动！低代码可一键生成前后端代码;零代码可 5 分钟搭建系统;AI Skills 一句话画流程、设计表单、生成整套系统。内置 AI聊天、知识库、流程编排、MCP插件等，兼容主流大模型。引领「AI 生成 → 在线配置 → 代码生成 → 手工合并->AI修改」开发模式，消除 Java 项目 80% 的重复工作，提效而不失灵活。

LLMs, RAGs, AI 에이전트의 실용적인 튜토리얼.

In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications.

LangChain의 RAG 특화 라이브러리. 인덱싱·쿼리·에이전트 패턴이 RAG에 최적화됨.

LlamaIndex is the leading document agent and OCR platform

벡터 데이터베이스 없이 추론 기반 RAG를 위한 문서 인덱싱 시스템이다. LLM 에이전트의 컨텍스트 이해와 활용 능력을 향상시킨다.

📑 PageIndex: Document Index for Vectorless, Reasoning-based RAG

실제로 실행 가능한 100개 이상의 AI 에이전트 및 RAG 앱 목록입니다. 복제, 사용자 정의, 배포가 가능하여 LLM 기반 서비스 개발에 유용합니다.

100+ AI Agent & RAG apps you can actually run — clone, customize, ship.

LLM 앱에 장기 메모리를 주는 서버. 사용자 사실·대화 맥락을 자동으로 관리.

Long-term memory store for LLM applications — facts and message history.

OCR 도구로 PDF나 이미지 문서를 구조화된 데이터로 변환할 수 있습니다.

Turn any PDF or image document into structured data for your AI. A powerful, lightweight OCR toolkit that bridges the gap between images/PDFs and LLMs. Supports 100+ languages.

내 문서로 RAG 챗봇 만드는 개인 '제2의 두뇌'. 노션 스타일 UX와 빠른 셋업이 강점.

Your GenAI Second Brain — RAG over your docs.