reranking

오픈소스 LLM 지식 플랫폼: 원시 문서를 쿼리 가능한 RAG, 자율 추론 에이전트, 자체 유지 관리되는 위키로 전환합니다.

MTEB: 다양한 언어와 모달리티에 걸친 임베딩의 최첨단 평가

에이전트에 필요한 모든 모델을 위한 오픈소스 추론 서버 및 프로덕션 클러스터

🥤 RAGLite는 DuckDB 또는 PostgreSQL을 사용하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)용 Python 툴킷입니다.

검색 및 검색(retrieval) 파이프라인을 위한 가볍고 초고속 재순위화(re-ranking). LLM 및 cross-encoder 기반의 SoTA Listwise 및 Pairwise 재순위화를 지원합니다. Prithivi Da가 제작했으며 PR 및 협업을 환영합니다.

벡터 임베딩 생성 및 로컬 리랭킹을 위한 Rust 라이브러리!

몇 줄의 코드만으로 ColPali와 같은 지연 상호작용(late-interaction) 멀티모달 모델을 사용해 보세요.

검색, 재순위 지정 및 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 위한 포괄적인 Python 툴킷입니다. 40개의 사전 검색 벤치마크 데이터셋, 7개 이상의 검색 기술, 24개 이상의 최신 재순위 지정 모델 및 다양한 RAG 방식을 통합합니다.

정보 검색을 위한 사전 학습 모델(pretraining for IR) 관련 우수 논문 목록.

ChatGPT는 검색에 능숙한가? 리랭킹 에이전트로서의 LLM [EMNLP 2023 우수 논문상]

LLM 기반의 로컬 문서 질의 도구.

YT Navigator: AI 에이전트를 활용해 YouTube 채널 영상을 검색하고 대화할 수 있는 AI 기반 콘텐츠 탐색기. 시맨틱 검색과 정확한 타임스탬프를 통해 수 시간 분량의 콘텐츠에서 몇 초 만에 인사이트를 추출합니다.

로컬 및 자체 호스팅 문서 검색을 위한 Agentic RAG: Docling 파싱과 MCP 서버를 기반으로 LanceDB에서 하이브리드 검색, 리랭킹, 멀티모달 RAG를 지원합니다.

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.