faiss

Milvus एक हाई-परफॉर्मेंस, क्लाउड-नेटिव वेक्टर डेटाबेस है जिसे स्केलेबल वेक्टर ANN सर्च के लिए बनाया गया है

Langchain-Chatchat (पूर्व में langchain-ChatGLM), Langchain और ChatGLM, Qwen और Llama आदि भाषा मॉडलों पर आधारित स्थानीय ज्ञान-आधारित LLM RAG और एजेंट ऐप

TurboQuant पर बना एक वेक्टर इंडेक्स, जिसे Python बाइंडिंग के साथ Rust में लिखा गया है

AI एजेंटों के लिए मेमोरी लेयर। जटिल RAG पाइपलाइन को सर्वरलेस, सिंगल-फाइल मेमोरी लेयर से बदलें। अपने एजेंटों को तुरंत रीट्रिवल और लॉन्ग-टर्म मेमोरी दें।

एक लाइटवेट, अत्यधिक तेज़, in-process vector database

[MLsys2026]: LEANN के साथ हर चीज़ पर RAG। अपने व्यक्तिगत डिवाइस पर तेज़, सटीक और 100% निजी RAG एप्लीकेशन चलाते हुए 97% स्टोरेज की बचत का आनंद लें।

C++, C, Python, JavaScript, Rust, Java, Objective-C, Swift, C#, GoLang, और Wolfram में वैक्टर और मनमाने ऑब्जेक्ट्स के लिए तेज़ ओपन-सोर्स सर्च और क्लस्टरिंग इंजन 🔍

AdalFlow: LLM एप्लिकेशन बनाने और ऑटो-ऑप्टिमाइज़ करने के लिए लाइब्रेरी।

इस रिपॉजिटरी में Retrieval-Augmented Generation (RAG) सिस्टम के लिए विभिन्न उन्नत तकनीकें शामिल हैं।

Postgres में स्केलेबल, लो-लेटेंसी और हाइब्रिड-सक्षम वेक्टर सर्च। डेटाबेस नहीं, वेक्टर सर्च में क्रांति लाएं।

Faiss पर आधारित कुशल वेक्टर खोज के लिए एक SQLite एक्सटेंशन!

टेक्स्ट-टू-स्पीच, RAG, और LLMs। सब कुछ स्थानीय!

Milvus Vector Database के लिए Python SDK

FAISS + BM25 हाइब्रिड पुनर्प्राप्ति, रीरैंकिंग, Gradio UI और FastAPI के साथ पारदर्शी Python RAG संदर्भ।

ChatWeb वेब पेजों को क्रॉल कर सकता है, PDF, DOCX, TXT पढ़ सकता है, और मुख्य सामग्री निकाल सकता है, फिर सामग्री के आधार पर आपके सवालों के जवाब दे सकता है, या मुख्य बिंदुओं का सारांश दे सकता है।

सिमिलरिटी कैलकुलेशन और सिमेंटिक सर्च के लिए एक टूलकिट, जो करोड़ों डेटा पॉइंट्स के साथ टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट, टेक्स्ट-टू-इमेज और इमेज-टू-इमेज सर्च का समर्थन करता है।

faiss के लिए कुछ उपयोगी टिप्स।

डायनामिक टेक्स्ट क्लासिफिकेशन के लिए एक लचीला और एडेप्टिव क्लासिफिकेशन सिस्टम