knowledge-graph-llms

Открытый инструмент на GitHub для автоматической генерации онтологических графов из текста — Knowledge Graph Generator — упрощает восприятие сложной информации.

Он использует LangChain и модель OpenAI GPT-4o для интеллектуального извлечения сущностей и связей из текста, создавая интерактивную визуализацию графа знаний.

Ключевые возможности:

🔸Поддержка как загрузки .txt файлов, так и прямого ввода текста
🔸Извлечение сущностей и отношений с помощью модели GPT-4o
🔸Генерация интерактивного графа знаний
🔸Возможность перетаскивания узлов, масштабирования, просмотра деталей при наведении
🔸Фильтрация по узлам и рёбрам графа
🔸Минималистичный веб-интерфейс на базе Streamlit

После установки зависимостей через pip и указания OpenAI API-ключа можно запустить приложение с графическим интерфейсом для визуального взаимодействия.

📁 Language: #JupyterNotebook (46.4%), #HTML (41.6%), #Python (12.0%)

⭐️ Stars: 359

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

pydictor

Мощный и практичный инструмент для генерации словарей под брутфорс — pydictor, доступен на GitHub.

Он не только позволяет создавать разнообразные продвинутые словари паролей, но и предоставляет утилиты для объединения, фильтрации, удаления дубликатов и других операций со словарями.

Ключевые возможности:

🔸Генерация 7 типов словарей: базовые, по пользовательским наборам символов, комбинаторные и др.
🔸8 утилит для работы со словарями: объединение, удаление дубликатов, сравнение, подсчёт частот и т.д.
🔸6 специализированных плагинов: для генерации словарей на основе дат рождения, ID-кодов, FTP-паролей и пр.
🔸Встроенная поддержка различных методов кодирования и хэширования: base64, md5, sha и др.
🔸Мощная система фильтрации: по длине, регулярным выражениям, типу символов и другим критериям

Поддерживает Python 2.7 и 3.4+. После клонирования репозитория достаточно просто запустить скрипт — установка не требуется.

📁 Language: #Python (100.0%)

⭐️ Stars: 3.5k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

openai-cs-agents-demo

OpenAI выложила в open-source демо проекта AI-клиентской поддержки — рекомендую взглянуть. Он может дать полезные идеи для построения собственной AI-системы поддержки пользователей.

Проект построен на OpenAI Agents SDK и реализует интеллектуального помощника для авиакомпании, где задействовано сразу несколько специализированных агентов. Система автоматически распознаёт тип запроса и направляет его нужному агенту.

Что внутри:

🔸Агент маршрутизации — определяет тип запроса и перенаправляет к нужному агенту
🔸Агент бронирования мест — обрабатывает изменения мест и взаимодействует с посадочной схемой
🔸Агент статуса рейсов — предоставляет актуальную информацию о рейсах
🔸FAQ-агент — отвечает на часто задаваемые вопросы и предоставляет сведения о моделях самолётов
🔸Агент отмены — обрабатывает возвраты и изменение бронирования

Также реализованы механизмы защиты от prompt injection и нерелевантных запросов.

В комплекте — визуальный интерфейс, отображающий полный пайплайн работы агентов, что делает проект особенно полезным для изучения.

📁 Language: #TypeScript (58.9%), #Python (38.2%)

⭐️ Stars: 5.4k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

PosterCraft

На GitHub опубликован фреймворк для генерации высококачественных эстетичных постеров — PosterCraft. Результаты впечатляют: текст точно рендерится и при этом сохраняет художественную выразительность.

Фреймворк построен на улучшенной модели Flux, что позволяет:

🔸точно визуализировать текст,
🔸органично сочетать его с абстрактным искусством,
🔸генерировать постеры с продуманной компоновкой и гармоничным стилем.

Также используется модель Qwen3-8B для глубокого понимания и обработки текста, а Gemini — для генерации подробных описаний и визуальных концепций.

Интерфейс интуитивно понятный — позволяет с нуля и в один клик создавать постеры для фильмов, мероприятий, рекламных материалов и многого другого.

📁 Language: #Python (100.0%)

⭐️ Stars: 521

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

NotebookLlaMa

На GitHub нашли ещё один мощный open-source инструмент для работы с AI — NotebookLlaMa. Это открытая альтернатива NotebookLM, но с дополнительными фичами и полным контролем над данными.

Помимо анализа документов с генерацией инсайтов, как у NotebookLM, здесь можно создавать аудиодиалоги в стиле подкаста — превращая сухой текст в живой разговор.

Основные возможности:

🔸Поддержка загрузки документов в разных форматах → анализ + ответы на основе содержимого
🔸Генерация аудио-диалога в формате подкаста — для озвучивания и обогащения документа
🔸Интеграции с OpenAI, LlamaCloud и ElevenLabs — для качественного понимания и озвучки
🔸Графический интерфейс на Streamlit — интуитивный и удобный
🔸Поддержка кастомизации и расширения — можно адаптировать под свои задачи

В репозитории есть подробная инструкция по установке — разворачивается через Docker всего в пару шагов.

📁 Language: #Python (100.0%)

⭐️ Stars: 774

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

LiYing

Сейчас большинство людей делают фото для документов на смартфон, а потом вручную вырезают фон, меняют цвет задника, подгоняют размеры и т.п. — процесс всё ещё довольно муторный.

Один разработчик решил автоматизировать всю эту рутину и создал LiYing — инструмент, который одним кликом закрывает весь пайплайн обработки фото для документов. Всё выложено в open-source.

Инструмент использует AI-модель для автоматического определения лица и тела, умеет корректировать угол съёмки, заменять фон на любой цвет, подгонять под нужный размер и делать верстку под печать. Всё работает оффлайн.

Основной функционал:

🔸Автоматическое определение лица и тела, точное удаление фона и подмена задника
🔸Коррекция угла съёмки, если фото сделано неровно
🔸Поддержка любых цветов фона — генерация фото на нужном фоне в один клик
🔸Интеллектуальное кадрирование под стандартные форматы (от 1 до 6 дюймов)
🔸Генерация фото-сетки под печать (автоматическая вёрстка)
🔸Полностью оффлайн — приватность и работа без интернета

Есть готовая сборка для Windows, либо можно собрать и запустить из исходников. Инструмент полезный не только для личного использования, но и для фотостудий — сильно ускоряет обработку фото на документы.

📁 Language: #Python (92.8%)

⭐️ Stars: 893

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

muvera-py

MUVERA-PY — высокоэффективный алгоритм многовекторного поиска на GitHub, позволяющий быстро и точно искать по огромному количеству документов.

Это Python-реализация алгоритма Google FDE, которая с помощью техники фиксированного кодирования по размерности сжимает сотни векторов в один, ускоряя поиск более чем в 8 раз.

Ключевые особенности:

🔸Полная совместимость с оригинальной реализацией Google на C++ с сохранением точности алгоритма
🔸Поддержка популярных моделей многовекторного поиска, включая ColBERT
🔸Два режима генерации FDE: для запросов и документов
🔸Поддержка методов снижения размерности, таких как AMS Sketch, для повышения производительности
🔸В комплекте — полный набор бенчмарков и тестов производительности

Проект содержит подробное руководство по алгоритму и тесты производительности — можно сразу использовать для оптимизации поисковых систем в продакшене.

📁 Language: #Python (100.0%)

⭐️ Stars: 177

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer