bm25

Banco de dados de busca de código aberto para pesquisa de texto completo, vetorial e híbrida com indexação em tempo real e SQL.

Um Postgres para seus dados de aplicação, busca de texto completo, recuperação vetorial e agregações. O lar da extensão pg_search.

Banco de dados nativo em IA criado para aplicações de LLM, oferecendo busca híbrida extremamente rápida de vetores densos, vetores esparsos, tensores (multi-vetores) e texto completo.

AdalFlow: A biblioteca para construir e otimizar automaticamente aplicações LLM.

Um RAG agente modular construído com LangGraph — aprenda sobre agentes de Geração Aumentada por Recuperação em minutos.

Extensão PostgreSQL para busca de texto completo com classificação de relevância BM25. Licença Postgres OSS.

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

SeekStorm: busca vetorial e lexical - biblioteca em processo e servidor multi-tenant, em Rust.

Busca BM25 rápida em Python, otimizada por Numpy e Numba

Processamento de Linguagem Natural amigável para desenvolvedores.

Uma coleção de algoritmos BM25 em Python.

Referência transparente de RAG em Python com busca híbrida FAISS + BM25, reranking, Gradio UI e FastAPI.

Similarities: um kit de ferramentas para cálculo de similaridade e busca semântica. Suporta busca de texto em texto, texto em imagem e imagem em imagem para centenas de milhões de dados. Desenvolvido em Python 3, pronto para uso.

CLI de inteligência de código em Rust para agentes de codificação de IA. Constrói grafos de chamadas e índices de busca semântica híbrida (Dense + Sparse + RRF + Reranker) em 7 linguagens. Fornecido como ferramentas MCP nativas para Claude Code e Codex CLI.

O primeiro banco de dados de análise de pesquisa em tempo real

Framework RAG fácil de usar; Solução Top 3 do Desafio Internacional CCF AIOps 2024