仓库/Skill 库

面向 AI 的搜索基础设施。Search infrastructure for AI

🤖 与你的 SQL 数据库对话 📊。通过 Agentic 检索 🔄 利用 LLM 实现准确的 Text-to-SQL 生成。🤖 Chat with your SQL database 📊. Accurate Text-to-SQL Generation via LLMs using Agentic Retrieval 🔄.

面向 AI agents 的 GenBI（Generative BI），一款开源、可治理的 text-to-SQL 方案，通过开放 context layer 将自然语言问题转化为可信的仪表盘、图表与 SQL，覆盖 20+ 数据源，如 BigQuery、Snowflake、PostgreSQL、ClickHouse、Amazon Redshift、Databricks 等GenBI (Generative BI) for AI agents, an open-source, governed text-to-SQL through an open context layer that turns natural-language questions into trusted dashboards, charts, and SQL across 20+ data sources, such as BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse, Amazon Redshift, Databricks and more.

一个轻量、极速的进程内向量数据库。A lightweight, lightning-fast, in-process vector database

基于 Next.js、LangChain、PostgreSQL + pgvector 构建的 AI 驱动的初创企业加速引擎。可上传、组织并与文档对话。包含预测性缺失文档检测、基于角色的工作流以及页面级洞察提取。AI-powered StartUp Accelerator Engine built with Next.js, LangChain, PostgreSQL + pgvector. Upload, organize, and chat with documents. Includes predictive missing-document detection, role-based workflows, and page-level insight extraction.

基于对象存储的快速搜索引擎，原生支持 Parquet 上的全文检索、向量检索与 SQL。Fast search engine on object storage, with full text search, vectors, and SQL, natively on Parquet.

语音 AI API 的开放价格数据库 —— STT、LLM、TTS、S2S、VAD。Open price database for voice AI APIs - STT, LLM, TTS, S2S, VAD

🌟 利用 GPU 加速 Apple Silicon 上的 SQLite 数据库操作，提升分析速度与数据管理效率🌟 Accelerate SQLite database operations on Apple Silicon with GPU power for faster analytics and efficient data management.

开放式数据库工程课程 · 14 个模块共 64 节课 · 210 小时 · 涵盖概念建模、分布式架构、运维及面向 AI 的数据恢复 · 109 项参考文献（带 ISBN、DOI 或标准号），逐课引用并在 CI 中校验 · 5 个零依赖可执行实验 · 256 题自测 📚🗄️ Programa abierto de ingeniería de bases de datos · 64 clases en 14 partes · 210 horas · Del modelado conceptual a la arquitectura distribuida, la operación y la recuperación para IA · 109 fuentes con ISBN, DOI o norma, citadas clase a clase y verificadas en CI · 5 laboratorios ejecutables sin dependencias · Autoevaluación de 256 preguntas 📚

针对任意 GitHub 仓库的自然语言问答 —— 构建 Neo4j 依赖图与 Qdrant 向量索引，用自然语言即可提问结构性与行为性问题。Natural-language Q&A over any GitHub repo — builds a Neo4j dependency graph + Qdrant vector index so you can ask structural and behavioral questions in plain English