retrieval

📑 PageIndex: Índice de documentos para RAG sem vetores e baseado em raciocínio

Busca de código rápida e precisa para agentes. Usa 99% menos tokens do que grep+read.

OpenKB: Base de conhecimento para LLMs abertos

SimpleMem: Memória vitalícia eficiente para agentes LLM — Texto e Multimodal.

MTEB: Avaliação de ponta para embeddings em diversos idiomas e modalidades.

Biblioteca Python rápida, precisa e leve para criar embeddings de última geração

Servidor de inferência open-source e cluster de produção para todos os modelos que seu agente precisa.

Memória de longo prazo baseada em perfil de usuário para aplicações de chatbot de IA.

O Apache Lucene.NET é uma biblioteca de busca de texto completo de código aberto escrita em C#, portada a partir do projeto Apache Lucene.

Um Benchmark Heterogêneo para Recuperação de Informação. Fácil de usar, avalie seus modelos em mais de 15 datasets de RI diversos.

Busca BM25 rápida em Python, otimizada por Numpy e Numba

A implementação oficial do RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval

OpenResearcher: Um pipeline totalmente aberto para síntese de trajetórias de pesquisa profunda de longo horizonte

CLI aberta para integrar busca com IA, recomendação e recuperação conversacional em sistemas de agentes e sistemas de negócios

Uma implementação oficial para "CLIP4Clip: An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip Retrieval"

Biblioteca Rust para gerar embeddings vetoriais e reclassificação (reranking) localmente!

RAG sem parsing suportado por VLM

Epsilla é um sistema de gerenciamento de banco de dados vetorial de alto desempenho.

SGPT: Embeddings de sentenças do GPT para busca semântica

Neum AI é um framework de primeira linha para gerenciar a criação e sincronização de embeddings vetoriais em larga escala.

Use modelos multimodais de interação tardia, como o ColPali, em apenas algumas linhas de código.

[Pytorch] Modelo de recuperação gerativa usando IDs semânticos de "Recommender Systems with Generative Retrieval"

Mecanismo de busca fundamentado (ou seja, com referência de fonte) baseado em LLM / ChatGPT / OpenAI API. Suporta busca na web, busca de conteúdo de arquivos, etc.

Ajuste de Instrução Representacional Generativa

🔥 Rankify: Um kit de ferramentas abrangente em Python para Recuperação, Reclassificação e Geração Aumentada por Recuperação (RAG) 🔥. Nosso kit de ferramentas integra 40 conjuntos de dados de referência pré-recuperados e suporta mais de 7 técnicas de recuperação, mais de 24 modelos de reclassificação de última geração e vários métodos de RAG.

A camada de recuperação para sistemas de IA em produção. Pesquisa ultrarrápida (<10ms) sem bancos de dados vetoriais. Criado para navegador, edge, dispositivos e nuvem.

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

Redução de ~97% de tokens para sessões de codificação com IA — sem dependências, 33 idiomas, servidor MCP

Use o ArXiv ChatGuru para conversar com artigos de pesquisa. Este aplicativo usa LangChain, OpenAI, Streamlit e Redis como banco de dados vetorial/cache semântico.

Retrieve, Read and LinK: Vinculação de entidades e extração de relações rápida e precisa com orçamento acadêmico (ACL 2024)