vector-search

RAFT は、機械学習と情報検索のための広く使用されている基本的なアルゴリズムとプリミティブを含んでいます。アルゴリズムは CUDA で加速されており、高性能なアプリケーションをより簡単に記述するための構成要素となります。

ベクトルエンベディングの生成とローカルでの再ランキングを行うためのRustライブラリ

検索および情報検索パイプライン向けの軽量かつ超高速なリランキング。LLMやクロスエンコーダーなどに基づく最先端（SoTA）のリストワイズおよびペアワイズリランキングをサポート。

RAG-Fusion：より優れた検索拡張生成のためのマルチクエリ生成＋逆数順位融合（Reciprocal Rank Fusion）。NFCorpus/BEIR による評価ハーネスを含む。

このリポジトリでは、様々な Weaviate の機能や統合の使い方に関するエンドツーエンドのノートブックを共有しています！

Azure AI Searchのベクター検索機能に関するコードサンプルのリポジトリ

RAG Time: RAGをマスターするための5週間の学習の旅

Epsilla は高性能なベクトルデータベース管理システムです

Nornicdbは、1ms未満のHNSW検索、グラフ走査、書き込みをすべて備えた、分散型低遅延・Graph+Vector・Temporal MVCCです。Neo4j Bolt/CypherとqdrantのgRPCを使用しているため、スキーマ、マネージド埋め込み、再ランキング+LLM、GPUアクセラレーション、自動TLP、ポリシーベースのメモリ減衰、MCPサーバーといったインテリジェントな機能を追加しながら、コードを変更せずに移行できます。

cuVS - GPU上でベクトル検索とクラスタリングを行うためのライブラリ

高水準なクエリビルダーインターフェースを備えた、埋め込み型・インメモリ・ドキュメント指向データベース

Apache Datafusion および CMU-DB の BusTub システム上にベクトルデータベースの拡張を構築する

Apple Silicon上でテキスト、写真、ビデオを対象としたミリ秒未満のRAGを実現する、全エージェント向けの共有シングルファイルメモリレイヤー。サーバー不要、API不要。1ファイル。純粋なSwift

NucliaDB：RAG向けのAI検索データベース

今まさに必要な Python ベクトルデータベース。多すぎず、少なすぎず。

TypeScript AIエージェントフレームワーク：認知メモリ、ランタイムツール構築、マルチエージェントオーケストレーション、11のLLMプロバイダー。

Open-source infrastructure that turns scattered SKILL.md files into curated, retrieval-ready agent-skill corpora—with retrieval and evaluation tooling included.

Athena は、独自のコンテキストを使用してより良い意思決定を支援する、ローカルファーストのエージェント型 PKM です。永続的なメモリ、構造化された推論、あらゆる LLM で動作するガバナンスを備えた AI エージェントを提供します。状態を所有し、知性をレンタルしよう。

ArXiv ChatGuru を使用して研究論文と対話する。このアプリは、ベクトルデータベース／セマンティックキャッシュとして LangChain、OpenAI、Streamlit、Redis を使用しています。

llama.cpp を使用した組み込みベクトル検索およびセマンティック埋め込み用の Go ライブラリ。

非推奨となった過去のリポジトリ。Superlinked は現在、埋め込み、再ランキング、OCR、抽出、ドキュメント処理のためのセルフホスト型推論エンジン SIE を開発しています。

GraphRAG-rs は、ドキュメントからナレッジグラフを構築し、設定可能なエンティティ抽出とローカル LLM の統合による自然言語クエリを可能にする、最先端かつ高性能な Rust 版 GraphRAG（Graph-based Retrieval Augmented Generation）実装です。

Hybrid RAG system combining vector search, knowledge graph (LightRAG), and cross-encoder reranking — with Docling document parsing, visual intelligence (image/table captioning), agentic streaming chat, and inline citations. Powered by Gemini or local Ollama models.