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RAG(Retrieval Augmented Generation) 개념을 처음부터 직접 구현하며 이해하게 돕는다. 로컬 LLM을 사용하여 임베딩, 벡터 검색, 검색, 컨텍스트 증강 생성을 깊이 있게 다룬다. RAG의 내부 작동 원리를 파악하려는 학습자에게 적합하다.

Demystify RAG by building it from scratch. Local LLMs, no black boxes - real understanding of embeddings, vector search, retrieval, and context-augmented generation.

ChatGPT API를 활용한 텍스트 번역 브라우저 확장 프로그램 및 크로스 플랫폼 데스크톱 앱. 특정 단어나 문장을 선택하여 즉시 번역하는 기능을 제공한다.

基于 ChatGPT API 的划词翻译浏览器插件和跨平台桌面端应用 - Browser extension and cross-platform desktop application for translation based on ChatGPT API.

GPT-Image-2 관련 API와 프롬프트를 정리한 오픈소스 리스트. 생성형 AI 활용에 유용합니다.

GPT-Image-2 API and Prompts

제한 없는 대화를 제공하는 AI 챗봇 프로젝트다. 기존 챗봇의 제약을 벗어나 보다 자유로운 사용자 경험을 목표로 한다.

LIBERATED AI CHAT

LLM 기반의 지식 플랫폼으로, 복잡한 질문 답변 시스템을 쉽게 개발하고 배포하게 돕는다. 데이터 처리, RAG 검색, 시각적 AI 워크플로 오케스트레이션 기능을 제공한다.

FastGPT is a knowledge-based platform built on the LLMs, offers a comprehensive suite of out-of-the-box capabilities such as data processing, RAG retrieval, and visual AI workflow orchestration, letting you easily develop and deploy complex question-answering systems without the need for extensive setup or configuration.

Langchain과 ChatGLM, Llama 등 로컬 LLM을 활용한 RAG 및 Agent 애플리케이션. 지식 기반 챗봇 구축에 최적.

Langchain-Chatchat（原Langchain-ChatGLM）基于 Langchain 与 ChatGLM, Qwen 与 Llama 等语言模型的 RAG 与 Agent 应用 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM, Qwen and Llama) RAG and Agent app with langchain

내 DB 스키마를 학습시켜 자연어 → 정확한 SQL을 만드는 라이브러리. 분석가 워크플로우에 강해요.

Chat with your SQL database — accurate Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG.

PrivateGPT의 현행 메인테이너 포크. RAG 컴포넌트가 가장 잘 정리되어 있어요.

Interact with your documents using the power of GPT, 100% privately, no data leaks

개발자 우선의 오픈소스 자율 AI 에이전트 프레임워크다. AI 에이전트의 구축, 관리, 실행을 빠르고 안정적으로 돕는 기능을 제공한다.

<⚡️> SuperAGI - A dev-first open source autonomous AI agent framework. Enabling developers to build, manage & run useful autonomous agents quickly and reliably.

완전 오프라인 RAG의 선구자. 보안이 중요한 환경에서 첫 후보로 검토.

Interact with your documents using the power of GPT, 100% privately, no data leaks.

로컬에서 작동하는 오픈 소스 Jan AI. 100% 오프라인.

Jan is an open source alternative to ChatGPT that runs 100% offline on your computer.

챗GPT, 클라우드, 지니미 등에서 추출한 시스템 프롬프트.

Extracted system prompts from Anthropic - Claude Fable 5, Opus 4.8, Claude Code, Claude Design. OpenAI - ChatGPT 5.5 Thinking, GPT 5.5 Instant, Codex. Google - Gemini 3.5 Flash, 3.1 Pro, Antigravity. xAI - Grok, Cursor, Copilot, VS Code, Perplexity, and more. Updated regularly.

AI 에이전트를 위한 도구입니다.

omo/lazycodex: The coding agent for tokenmaxxers;the one and only agent harness for complex codebases. For your Codex, for your OpenCode

강력한 AI 클라이언트.

Powerful AI Client

셀프호스팅 가능한 ChatGPT 클론. 다중 모델·에이전트·플러그인이 다 들어있고 기업용에 적합해요.

Enhanced ChatGPT Clone: Features Agents, MCP, Skills, DeepSeek, Anthropic, AWS, OpenAI, Responses API, Azure, Groq, o1, GPT-5, Mistral, OpenRouter, Vertex AI, Gemini, Artifacts, AI model switching, message search, Code Interpreter, langchain, DALL-E-3, OpenAPI Actions, Functions, Secure Multi-User Auth, Presets, open-source for self-hosting. Active

지식 그래프를 RAG의 1급 시민으로 끌어올린 경량 프레임워크. langchain만큼 무겁지 않게 그래프 RAG를 빠르게 붙일 수 있어요.

[EMNLP2025] "LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation"

강력한 AI를 개인의 세계와 연결하는 스마트 어시스턴트다. ChatGPT 등 다양한 AI를 활용하여 개인화된 경험을 제공한다.

🐬DeepChat - A smart assistant that connects powerful AI to your personal world

아키텍처 중심의 시스템 설계를 위한 튜토리얼, 템플릿, 실전 사례를 모아놓았다. 분산 시스템, AI 네이티브 시스템, RAG, 코딩 에이전트 등 최신 아키텍처 패턴 학습에 실질적인 도움을 준다.

🧭 Architecture-first system design: 26 bilingual tutorials, 25 architecture templates, and 6 end-to-end cases covering distributed systems, AI-native systems, RAG, coding Agents, and production trade-offs.

PDF·표·차트까지 깊게 파싱하는 RAG 엔진. 복잡 문서가 많은 기업 KMS용.

RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fuses cutting-edge RAG with Agent capabilities to create a superior context layer for LLMs

LLM에 입력되기 전 로그, RAG 청크 등 다양한 데이터를 60-95% 압축한다. 토큰 비용을 줄이면서도 동일한 결과를 얻는 데 효과적이다.

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