Исследую open‑source и self‑hosted инструменты для AI/ML и инженерии — от LLM‑прокси и RAG‑памяти до оркестраций и headless‑CMS. Даю «Когда использовать», реальные сценарии и сравнения с альтернативами, чтобы вы не тратили недели на ресёрч и инфраструктуру. Моя цель — помочь быстро собрать рабочий стек под B2B‑AI, снизить токены и ускорить прод.
https://github.com/Spenhouet/confluence-markdown-exporter
RAG вокруг Confluence
До этого экспортировал через .txt + файлы. Получается неплохо, но цитаты выходят так себе. Много лишнего мусора.
Хочу эту тулу потестить и соединить с Dify. А также поиграться с параметрами RAG-процессов и дестиляцией моделей.
Нужно где-то достать GPU-сервер и свободное время😑
OpenSource Python‑платформа от Quivr: MegaParse — точный парсер для RAG/LLM, высокая точность извлечения таблиц и similarity 0.87 против Unstracted.io.
Open Source инструмент MCP Atlassian для автоматизации создания и обновления задач и страниц Jira/Confluence через AI-агентов; генерация Confluence из YAML.
Платформа Zenbase AI (от создателей DSPy) для непрерывной оптимизации промптов и выбора моделей; кейс Vera-Health.ai и примеры интеграции.
