embeddings

Một lớp bộ nhớ bền vững, thống nhất cho tất cả các AI agent của bạn (ví dụ: Claude Code, Codex), được hỗ trợ bởi Markdown và Milvus.

Xử lý tất cả dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như tìm kiếm hình ảnh ngược, tìm kiếm âm thanh, tìm kiếm phân tử, phân tích video, hệ thống hỏi đáp, NLP, v.v.

Bộ sưu tập các mô hình AI tiên tiến, đã được huấn luyện sẵn cho ailia SDK

Tìm kiếm vector phân tán cho các ứng dụng AI-native

Trình đọc sách điện tử đa nền tảng tích hợp AI với tìm kiếm ngữ nghĩa, trò chuyện RAG, kho vector cục bộ, ghi chú, TTS và đồng bộ hóa WebDAV.

Kho lưu trữ này đã ngừng hoạt động và sẽ được lưu trữ lại (archived)

Nhúng tĩnh tiên tiến và tốc độ cao

Nền tảng RAG mã nguồn mở: tích hợp trích dẫn, nghiên cứu chuyên sâu, hỗ trợ hơn 22 định dạng tệp, phân vùng, máy chủ MCP và nhiều tính năng khác.

[ACL 2023] Một bộ tạo nhúng cho mọi tác vụ: Nhúng văn bản được tinh chỉnh theo hướng dẫn

Virtual Feature Store. Biến cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện có của bạn thành một feature store.

Text-To-Speech, RAG và LLMs. Hoàn toàn chạy nội bộ!

Nomic Developer API SDK

Các công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa và phân tích tài liệu cho dòng lệnh

Giao diện GPT tất cả trong một mạnh mẽ dành cho Discord. Trò chuyện kiểu ChatGPT, tạo hình ảnh, kiểm duyệt bằng AI, cơ sở kiến thức/chỉ mục tùy chỉnh, tóm tắt YouTube và nhiều hơn nữa!

Tìm kiếm ngữ nghĩa & Đồ thị lệnh gọi dành cho AI Agent (100% cục bộ)

Phân loại văn bản tiếng Trung dài, phân loại câu ngắn, phân loại đa nhãn, độ tương tự giữa hai câu (Phân loại văn bản tiếng Trung của Keras NLP, phân loại đa nhãn hoặc phân loại câu, dài hoặc ngắn), các lớp cơ sở xây dựng lớp nhúng từ và câu (embeddings) và lớp mạng (graph), FastText, TextCNN, CharCNN, TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, Mạng capsule-CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM, LEAM, TextGCN

Đưa BERT đến hiện đại thông qua các thay đổi kiến trúc và khả năng mở rộng

LLPhant - Một Framework Generative AI toàn diện bằng PHP sử dụng OpenAI GPT 4. Lấy cảm hứng từ Langchain

Huấn luyện tất cả trong một cho các mô hình thị giác (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3): tiền huấn luyện, tinh chỉnh, chưng cất.

Hivemind chuyển đổi các trace của bạn thành các kỹ năng tái sử dụng được giữa các agent

Kho lưu trữ này chứa các ví dụ để khách hàng bắt đầu sử dụng Amazon Bedrock Service. Nội dung bao gồm các ví dụ cho tất cả các mô hình nền tảng có sẵn

Korvus là một SDK tìm kiếm tích hợp toàn bộ pipeline RAG trong một truy vấn cơ sở dữ liệu duy nhất. Được xây dựng trên nền tảng Postgres với các binding cho Python, JavaScript, Rust và C.

Bộ công cụ NLP tiếng Ba Tư

Giải quyết các tác vụ NLP tiếng Nga cơ bản, API cho các dự án Natasha cấp độ thấp hơn

Awesome-LLM-RAG: danh sách tổng hợp về truy xuất tăng cường thế hệ (RAG) nâng cao trong Large Language Models

Công cụ tìm kiếm mã nguồn ngữ nghĩa ưu tiên cục bộ (local-first)

Cài đặt thuật toán node2vec.

Gói Python để chạy mô hình chủ đề theo ngữ cảnh (CTM). CTM kết hợp các embedding theo ngữ cảnh (ví dụ: BERT) với các mô hình chủ đề để tạo ra các chủ đề mạch lạc. Đã xuất bản tại EACL và ACL 2021 (Bianchi et al.).

Bố cục và kết xuất biểu đồ lực được tăng tốc bằng GPU

Embedding subword được huấn luyện trước bằng 275 ngôn ngữ, dựa trên Byte-Pair Encoding (BPE)