Building enterprise search systems powered by latest NLP & open-source.
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A organização deepset-ai tem uma presença significativa no GitHub, focando em sistemas de busca empresarial impulsionados por NLP e open-source. Com uma variedade de repositórios públicos, destacam-se projetos como haystack, FARM e várias coleções de tutoriais e exemplos em Jupyter Notebook, utilizando principalmente linguagens como Python e Jupyter Notebook.
Principais linguagens
Repositórios públicos
haystack
Open-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.
FARM
:house_with_garden: Fast & easy transfer learning for NLP. Harvesting language models for the industry. Focus on Question Answering.
haystack-cookbook
👩🏻🍳 A collection of example notebooks using Haystack
haystack-tutorials
Here you can find all the Tutorials for Haystack 📓
COVID-QA
API & Webapp to answer questions about COVID-19. Using NLP (Question Answering) and trusted data sources.
haystack-core-integrations
Additional packages (components, document stores and the likes) to extend the capabilities of Haystack
prompthub
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hayhooks
Easily deploy Haystack pipelines as REST APIs and MCP Tools.
haystack-demos
Fully working applications that demonstrate how to use Haystack to implement various use cases
haystack-integrations
🚀 A list of Haystack Integrations, maintained by the community or deepset.
haystack-rag-app
An example of a RAG backend plus UI
haystack-experimental
🧪 Experimental features for Haystack
rasa-haystack
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haystack-website
Contents moved to https://github.com/deepset-ai/haystack-home
rag-with-nvidia-nims
🚀 Use NVIDIA NIMs with Haystack pipelines
canals
A component orchestration engine
haystack-search-pipeline-streamlit
🚀 Template Haystack Search Application with Streamlit
haystack-home
Website for Haystack, the open source LLM framework
deepset-cloud-sdk
A Python SDK to interact with deepset Cloud
haystack-sagemaker
🚀 This repo is a showcase of how you can use models deployed on AWS SageMaker in your Haystack Retrieval Augmented Generative AI pipelines
hayhooks-open-webui-docker-compose
A ready-to-use docker-compose with Hayhooks and open-webui
fastapi-openai-compat
FastAPI router factory for OpenAI-compatible Chat Completion endpoints
hitl-hayhooks-redis-openwebui
A Redis-based Human-in-the-Loop implementation for Haystack Agents, integrated with Open WebUI for interactive tool approval workflows.
github-agent
GitHub Issue Resolver Agent with Anthropic Claude 3.7 Sonnet and Haystack
haystack-evaluation
Using Haystack to benchmark different architectures over different datasets
biqa-llm
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haystack-streamlit-app
👾 A Template for Haystack Apps with Streamlit
haystack-helm
Repo containing haystack helm charts
rag-ui-nextjs
An example of a simple UI for a deepset Cloud RAG pipeline using Next.js
haystack-rest-api
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visualizer-source-text
Source text for deepset Cloud pipeline nodes
custom-component
A template repository that can be used to create and publish custom Haystack components.
deepset-mcp-server
MCP Server for deepset platform
itinerary-agent
An AI-powered travel itinerary planning system that combines Hayhooks (Haystack AI pipeline serving), a sophisticated multi-agent itinerary planning system, and Open-WebUI for an intuitive chat interface.
haystack-rag-agent
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haystack-json-schema
JSON Schema for validating Haystack Pipeline YAML files
prompthub-py
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haystack-pydoc-tools
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haystack-bm25
A Collection of BM25 Algorithms in Python
spring-into-haystack
🌱 Sprout an Agent with Haystack & MCP
gpu-jupyter
Leverage the flexibility of Jupyterlab through the power of your NVIDIA GPU to run your code from Tensorflow and Pytorch in collaborative notebooks on the GPU.
dc-custom-component-template
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opea-haystack-demo
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llm_judge_experiments
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deepset-cloud-github-action-template
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terraform-provider-signoz
Terraform Provider of SigNoz
notify-slack-action
A minimal GitHub composite action that sends a Slack notification when a CI job fails
ant-design
An enterprise-class UI design language and React UI library
prompthub-ts
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.github
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dc-status-page
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NeMo-Agent-Toolkit
The NVIDIA NeMo Agent toolkit is an open-source library for efficiently connecting and optimizing teams of AI agents.
ack-runtime
Common ACK runtime and type system
zero-to-jupyterhub-k8s
Helm Chart & Documentation for deploying JupyterHub on Kubernetes
ack-code-generator
Code generator for AWS Controllers for Kubernetes
ack-controller-bootstrap
A template for creating new controller repositories on the github.com/aws-controllers-k8s organization
ack-test-infra
Testing framework for AWS Controllers for Kubernetes (ACK)
dap-github-agent-template
A template repository showing how to build a Github Agent and deploy it on the deepset AI platform
nixpkgs
Nix Packages collection
terraform-provider-spotinst
Terraform Spotinst provider.
oclc-custom-component
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terraform-provider-aws
Terraform AWS provider
sales-gpt-custom-component
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doc-threshold-custom-component
Custom component (v2) for instituting a threshold score for document retrieval
spotinst-sdk-python
Spotinst SDK for the Python programming language.
nvidia-triton-inference
This repository contains setup examples for hosting model inference using NVIDIA triton
ray
Ray is a unified framework for scaling AI and Python applications. Ray consists of a core distributed runtime and a toolkit of libraries (Ray AIR) for accelerating ML workloads.
nvidia-nims-rerankers
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haystack-preview-package
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milvus-haystack
MilvusDocumentStore for Haystack
eks-kubectl-action
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haystack-client-py
Simple Python client to interact with Haystack and Haystack Hub instances to embed search functionality in other applications.
terraform-cloud-backup
Terraform Cloud Backup
Perguntas frequentes
O que a deepset-ai constrói no GitHub?
A deepset-ai desenvolve ferramentas e frameworks de inteligência artificial, incluindo o haystack, que permite a construção de aplicações LLM prontas para produção, além de repositórios que facilitam o aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural.
Quais linguagens de programação a deepset-ai utiliza?
Os principais idiomas utilizados pela deepset-ai incluem Python, Jupyter Notebook, Shell, HTML e JavaScript, refletindo a diversidade de suas aplicações em inteligência artificial e processamento de linguagem natural.
Os repositórios da deepset-ai são públicos?
Sim, todos os repositórios da deepset-ai no GitHub são públicos, permitindo que a comunidade acesse e contribua para projetos relacionados a busca empresarial e NLP, promovendo a transparência e a colaboração no desenvolvimento de software.
Essa exposição é intencional?
Monitore deepset com o RepoGuard e receba alertas no momento em que um novo repositório público aparecer.
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