vector-search

Pustaka Python yang cepat, akurat, dan ringan untuk membuat Embedding mutakhir.

Local-first search across your workspace, built for humans and AI agents.

Layanan mikro agen AI

Alat open-source untuk pengujian dan eksperimen prompt, dengan dukungan untuk LLM (mis. OpenAI, LLaMA) dan basis data vektor (mis. Chroma, Weaviate, LanceDB).

Jupyter Notebook untuk membantu Anda berlatih langsung dengan basis data vektor Pinecone

Server inferensi sumber terbuka dan kluster produksi untuk semua model yang dibutuhkan agen Anda.

Platform serbaguna untuk pencarian, rekomendasi, RAG, dan analitik yang ditawarkan melalui API

🚀 Pustaka koleksi algoritma pencarian tetangga terdekat perkiraan yang efisien, ditulis dalam Rust 🦀.

SOTA baru untuk RAG — arsitektur pengambilan orisinal dan basis pengetahuan sumber terbuka untuk manusia dan agen.

Pencarian vektor terdistribusi untuk aplikasi berbasis AI.

Pembaca e-book lintas platform bertenaga AI dengan pencarian semantik, obrolan RAG, penyimpan vektor lokal, catatan, TTS, dan sinkronisasi WebDAV.

Ekstensi SQLite untuk pencarian vektor yang efisien, berbasis Faiss!

Membangun aplikasi berbasis LLM dengan Ruby

SeekStorm: pencarian vektor & leksikal - pustaka in-process & server multi-tenancy, dalam Rust.

Jarak yang dipercepat SIMD, dot product, operasi matriks, kernel geospasial & geometris untuk 16 tipe numerik — dari float 6-bit hingga kompleks 64-bit — di seluruh x86, Arm, RISC-V, dan WASM, dengan binding untuk Python, Rust, C, C++, Swift, JS, dan Go 📐

Pencarian Semantik & Grafik Panggilan untuk AI Agent (100% Lokal)

XERJ adalah cara baru bagi AI untuk mencari data. Kemampuan autoindex-nya mengaktifkan agen untuk mengenali data Anda tanpa pemborosan token dari grep dan sed. Satu perintah mengindeks kode, dokumen, log, dan PDF untuk pencarian, RAG, audit keamanan, dan memori agen, menggunakan token 40x lebih sedikit daripada grep. Kompatibel dengan Elasticsearch, sehingga klien yang ada dapat langsung digunakan.

Pencarian vektor yang dapat menskalakan, cepat, dan ramah disk di Postgres, penerus pgvecto.rs.

JVector: mesin pencari vektor tersemat yang paling canggih

Template untuk membangun pencarian dokumen gaya ChatGPT kustom Anda sendiri yang didukung oleh Next.js, OpenAI, dan Supabase.

Kumpulan pustaka, layanan, dan makalah penelitian terkait pencarian vektor

MemFree - Mesin Pencari AI Hibrida & Generator Halaman AI

Pencarian Tetangga Terdekat dengan Neighborhood Graph dan Tree untuk Data Berdimensi Tinggi

Klien Python untuk mesin pencari vektor Qdrant

AI Multimodal Berukuran Saku untuk pemahaman dan pembuatan konten lintas teks multibahasa, gambar, dan 🔜 video, hingga 5x lebih cepat dari OpenAI CLIP dan LLaVA 🖼️ & 🖋️

🥤 RAGLite adalah toolkit Python untuk Retrieval-Augmented Generation (RAG) dengan DuckDB atau PostgreSQL

Benchmark untuk database vektor.

ArcadeDB Multi-Model Database, satu DBMS yang mendukung SQL, Cypher, Gremlin, HTTP/JSON, MongoDB, dan Redis. ArcadeDB adalah turunan konseptual dari OrientDB, DBMS Multi-Model pertama. ArcadeDB mendukung Vector Embeddings.

Database vektor yang dapat disematkan untuk Go dengan antarmuka seperti Chroma dan nol dependensi pihak ketiga. Dalam memori dengan persistensi opsional.

Fork @ClickHouse yang mendukung pencarian vektor dan pencarian teks lengkap berkinerja tinggi.