hybrid-search

API công cụ tìm kiếm siêu nhanh mang lại tính năng tìm kiếm lai hỗ trợ bởi AI cho các trang web và ứng dụng của bạn.

Qdrant - Cơ sở dữ liệu Vector và Công cụ tìm kiếm Vector hiệu suất cao, quy mô lớn cho thế hệ AI tiếp theo. Cũng có sẵn trên cloud https://cloud.qdrant.io/

Weaviate là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở lưu trữ cả đối tượng và vector, cho phép kết hợp tìm kiếm vector với bộ lọc có cấu trúc cùng khả năng chịu lỗi và mở rộng của cơ sở dữ liệu cloud-native.

Một cơ sở dữ liệu Postgres cho dữ liệu ứng dụng, tìm kiếm toàn văn bản, truy xuất vector và tổng hợp. Nơi lưu trữ tiện ích mở rộng pg_search.

Cơ sở dữ liệu gốc AI được xây dựng cho các ứng dụng LLM, cung cấp tìm kiếm kết hợp cực kỳ nhanh chóng cho vector dày, vector thưa, tensor (đa vector) và văn bản đầy đủ.

Cơ sở dữ liệu tìm kiếm gốc AI. Tốt nhất cho việc lưu trữ tác nhân, nó hợp nhất dữ liệu vector, văn bản, có cấu trúc và bán cấu trúc vào một công cụ duy nhất. Cơ sở dữ liệu tất cả trong một này giúp các tác nhân thông minh hơn, dễ chạy hơn và ổn định hơn.

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.

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

SeekStorm: tìm kiếm vector & từ khóa - thư viện chạy trong tiến trình và máy chủ đa khách thuê, viết bằng Rust.

XERJ là cách tiếp cận mới để AI tìm kiếm dữ liệu. Khả năng tự động lập chỉ mục của nó kích hoạt các agent hiểu rõ dữ liệu của bạn mà không lãng phí token như grep và sed. Một câu lệnh duy nhất lập chỉ mục mã nguồn, tài liệu, nhật ký và PDF để tìm kiếm, RAG, kiểm tra bảo mật và bộ nhớ agent, sử dụng ít token hơn 40 lần so với grep. Tương thích với Elasticsearch, do đó các client hiện có hoạt động ngay lập tức.

Một cơ sở dữ liệu vector đa phương thức hỗ trợ các thao tác upsert và truy vấn vector bằng SQL thống nhất (tương thích MySQL) trên dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, đồng thời đáp ứng các yêu cầu về độ đồng thời cao và độ trễ cực thấp.

Endee.io – Cơ sở dữ liệu vector hiệu năng cao, được thiết kế để xử lý tới 1 tỷ vector trên một node duy nhất, mang lại hiệu năng vượt trội nhờ tối ưu hóa chỉ mục và thực thi. Cũng có sẵn trên đám mây tại https://endee.io/

Thuật toán sắp xếp lại (re-ranking) siêu nhẹ và cực nhanh cho các pipeline tìm kiếm và truy xuất của bạn. Hỗ trợ sắp xếp lại theo Listwise và Pairwise đạt chuẩn SOTA dựa trên LLM, cross-encoder và nhiều tính năng khác. Được tạo bởi Prithivi Da, chào đón PR và hợp tác.

Tài liệu tham khảo Python RAG minh bạch với tính năng truy xuất kết hợp FAISS + BM25, xếp hạng lại, giao diện Gradio và FastAPI.

RAG Time: Hành trình học tập 5 tuần để làm chủ RAG

Cơ sở dữ liệu hướng tài liệu, chạy trong bộ nhớ, có thể nhúng với giao diện trình xây dựng truy vấn cấp cao.

CLI thông minh về mã nguồn dựa trên Rust dành cho các tác nhân lập trình AI. Xây dựng đồ thị cuộc gọi và chỉ mục tìm kiếm ngữ nghĩa lai (Dense + Sparse + RRF + Reranker) trên 7 ngôn ngữ. Cung cấp dưới dạng công cụ MCP gốc cho Claude Code và Codex CLI.

Lớp truy xuất cho các hệ thống AI trong sản xuất. Tìm kiếm cực nhanh (<10ms) mà không cần cơ sở dữ liệu vector. Được xây dựng cho trình duyệt, edge, thiết bị và đám mây.