retrieval

📑 PageIndex: Dokumentenindex für Vectorless, reasoning-basiertes RAG

Schnelle und präzise Codesuche für Agents. Benötigt 99 % weniger Tokens als grep+read

OpenKB: Open-LLM-Wissensdatenbank

SimpleMem: Effizientes, lebenslanges Gedächtnis für LLM-Agenten – Text & Multimodal

MTEB: State-of-the-Art-Evaluierung von Embeddings über Sprachen und Modalitäten hinweg

Schnelle, präzise und leichte Python-Bibliothek für State-of-the-Art-Embeddings

Open-Source-Inferenzserver und Produktionscluster für alle Modelle, die Ihr Agent benötigt.

Benutzerprofilbasierter Langzeitspeicher für KI-Chatbot-Anwendungen.

Apache Lucene.NET ist eine in C# geschriebene Open-Source-Volltext-Suchbibliothek, portiert vom Apache Lucene-Projekt.

Ein heterogener Benchmark für Information Retrieval. Einfach zu bedienen, evaluiert Ihre Modelle über 15+ verschiedene IR-Datensätze hinweg.

Schnelle BM25-Suche in Python, angetrieben von Numpy und Numba

Die offizielle Implementierung von RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval

OpenResearcher: Eine vollständig offene Pipeline für die Synthese langfristiger Deep-Research-Trajektorien

Offenes CLI zur Integration von KI-Suche, -Empfehlungen und konversationellem Retrieval in Agenten- und Geschäftssysteme

Eine offizielle Implementierung für „CLIP4Clip: An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip Retrieval“

Rust-Bibliothek zum Generieren von Vektor-Embeddings und lokalen Reranking!

Parsing-freies RAG, unterstützt durch VLMs

Epsilla ist ein hochperformantes Vektordatenbank-Managementsystem

SGPT: GPT-Satz-Embeddings für die semantische Suche

Neum AI ist ein erstklassiges Framework zur Verwaltung der Erstellung und Synchronisierung von Vektor-Embeddings im großen Maßstab.

Verwenden Sie multimodale Late-Interaction-Modelle wie ColPali in nur wenigen Zeilen Code.

[Pytorch] Generatives Abrufmodell mit semantischen IDs aus „Recommender Systems with Generative Retrieval“

Fundierte Suchmaschine (d. h. mit Quellenangabe) basierend auf LLM / ChatGPT / OpenAI API. Unterstützt Websuche, Dateiinhalssuche usw.

Generative Representational Instruction Tuning

🔥 Rankify: Ein umfassendes Python-Toolkit für Retrieval, Re-Ranking und Retrieval-Augmented Generation 🔥. Unser Toolkit integriert 40 vorab abgerufene Benchmark-Datensätze und unterstützt 7+ Retrieval-Techniken, 24+ modernste Re-Ranking-Modelle und mehrere RAG-Methoden.

Die Abfrageschicht für produktive KI-Systeme. Blitzschnelle (<10ms) Suche ohne Vektordatenbanken. Entwickelt für Browser, Edge, Endgeräte und Cloud.

Benutzerfreundliches RAG-Framework; drittplatzierte Lösung der CCF AIOps International Challenge 2024

~97% Token-Reduktion für KI-Coding-Sessions — keine Abhängigkeiten, 33 Sprachen, MCP-Server

Nutzen Sie ArXiv ChatGuru, um mit wissenschaftlichen Arbeiten zu chatten. Die App verwendet LangChain, OpenAI, Streamlit und Redis als Vektordatenbank bzw. semantischen Cache.

Retrieve, Read and LinK: Schnelle und präzise Entitätsverknüpfung und Relationsextraktion mit akademischem Budget (ACL 2024).