retrieval

📑 PageIndex: 벡터리스, 추론 기반 RAG를 위한 문서 색인

에이전트를 위한 빠르고 정확한 코드 검색. grep+read보다 토큰을 99% 적게 사용합니다.

OpenKB: 오픈 소스 LLM 지식 베이스

SimpleMem: LLM 에이전트를 위한 효율적인 평생 메모리 — 텍스트 및 멀티모달

MTEB: 다양한 언어와 모달리티에 걸친 임베딩의 최첨단 평가

최첨단 임베딩을 만들기 위한 빠르고 정확하며 경량인 Python 라이브러리

에이전트에 필요한 모든 모델을 위한 오픈소스 추론 서버 및 프로덕션 클러스터

AI 챗봇 애플리케이션을 위한 사용자 프로필 기반 장기 기억 장치

Apache Lucene.NET은 Apache Lucene 프로젝트를 포팅하여 C#으로 작성된 오픈 소스 전문 검색 라이브러리입니다.

정보 검색을 위한 이질적 벤치마크. 사용이 간편하며, 15개 이상의 다양한 IR 데이터셋에서 모델을 평가할 수 있습니다.

Numpy와 Numba 기반의 Python 빠른 BM25 검색

RAPTOR(Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval)의 공식 구현체

OpenResearcher: 장기 심층 연구 궤적 합성을 위한 완전 오픈 파이프라인

에이전트 시스템 및 비즈니스 시스템에 AI 검색, 추천, 대화형 검색을 통합하기 위한 오픈 CLI

"CLIP4Clip: An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip Retrieval" 공식 구현체

벡터 임베딩 생성 및 로컬 리랭킹을 위한 Rust 라이브러리!

VLM을 활용한 파싱 없는 RAG

고성능 벡터 데이터베이스 관리 시스템인 Epsilla

SGPT: 시맨틱 검색을 위한 GPT 문장 임베딩

Neum AI는 대규모 벡터 임베딩의 생성 및 동기화를 관리하기 위한 동급 최강의 프레임워크입니다.

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

[Pytorch] Recommender Systems with Generative Retrieval 논문의 의미론적 ID를 활용한 생성형 검색 모델

LLM/ChatGPT/OpenAI API 기반의 근거 기반 검색 엔진(출처 참조 포함). 웹 검색 및 파일 콘텐츠 검색 등을 지원합니다.

생성적 표현 지침 튜닝

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.

프로덕션 AI 시스템을 위한 검색 계층. 벡터 데이터베이스 없이 10ms 미만의 초고속 검색을 제공하며 브라우저, 엣지, 온디바이스 및 클라우드 환경을 위해 구축되었습니다.

사용하기 쉬운 RAG 프레임워크; CCF AIOps International Challenge 2024 3위 수상 솔루션

AI 코딩 세션의 토큰 사용량을 약 97% 절감하는 의존성 없는 33개 언어 지원 MCP 서버

ArXiv ChatGuru를 사용하여 연구 논문과 대화. 이 앱은 LangChain, OpenAI, Streamlit 및 Redis를 벡터 데이터베이스/시맨틱 캐시로 사용

Retrieve, Read and LinK: 학술적 예산으로 구현하는 빠르고 정확한 엔티티 연결 및 관계 추출 (ACL 2024).