retrieval

📑 PageIndex: Chỉ mục tài liệu cho RAG dựa trên lý luận, không dùng vector

Tìm kiếm mã nguồn nhanh chóng và chính xác cho các Agent. Sử dụng ít token hơn 99% so với grep+read

OpenKB: Cơ sở tri thức LLM mở

SimpleMem: Bộ nhớ suốt đời hiệu quả cho các tác nhân LLM — Văn bản & Đa phương thức

MTEB: Đánh giá tiên tiến về các embedding qua các ngôn ngữ và phương thức

Thư viện Python nhanh, chính xác và nhẹ để tạo Embedding tiên tiến (State of the Art)

Máy chủ suy luận mã nguồn mở và cụm sản xuất cho tất cả các mô hình mà agent của bạn cần.

Bộ nhớ dài hạn dựa trên hồ sơ người dùng cho các ứng dụng AI Chatbot

Apache Lucene.NET là một thư viện tìm kiếm toàn văn bản mã nguồn mở được viết bằng C#, chuyển cảng từ dự án Apache Lucene.

Một điểm chuẩn dị thể cho Truy xuất thông tin. Dễ sử dụng, đánh giá các mô hình của bạn trên hơn 15 tập dữ liệu IR đa dạng.

Tìm kiếm BM25 nhanh trong Python, hỗ trợ bởi Numpy và Numba

Mã nguồn chính thức của RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval

OpenResearcher: Một quy trình hoàn toàn mã nguồn mở để tổng hợp quỹ đạo nghiên cứu sâu dài hạn

CLI mở để tích hợp tìm kiếm AI, hệ thống đề xuất và truy xuất hội thoại vào hệ thống tác nhân và hệ thống doanh nghiệp

Bản triển khai chính thức cho "CLIP4Clip: An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip Retrieval".

Thư viện Rust để tạo vector embedding, xếp hạng lại cục bộ!

RAG không cần phân tích cú pháp được hỗ trợ bởi VLM

Epsilla là hệ quản trị cơ sở dữ liệu vector hiệu năng cao.

SGPT: GPT Sentence Embeddings cho tìm kiếm ngữ nghĩa

Neum AI là framework hàng đầu để quản lý việc tạo và đồng bộ hóa vector embeddings ở quy mô lớn.

Sử dụng các mô hình đa phương thức tương tác muộn (late-interaction) như ColPali chỉ với vài dòng mã.

[Pytorch] Mô hình truy xuất tạo sinh sử dụng ID ngữ nghĩa từ "Recommender Systems with Generative Retrieval"

Công cụ tìm kiếm có căn cứ (tức là có tham chiếu nguồn) dựa trên LLM / ChatGPT / OpenAI API. Hỗ trợ tìm kiếm web, tìm kiếm nội dung tệp, v.v.

Điều chỉnh hướng dẫn biểu diễn tạo sinh (Generative Representational Instruction Tuning).

Rankify: Bộ công cụ Python toàn diện cho truy xuất, xếp hạng lại và tạo tăng cường truy xuất (RAG). Bộ công cụ tích hợp 40 tập dữ liệu chuẩn, hỗ trợ hơn 7 kỹ thuật truy xuất, hơn 24 mô hình xếp hạng lại tiên tiến và nhiều phương pháp RAG.

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.

Framework RAG dễ sử dụng; Giải pháp đạt giải ba tại cuộc thi CCF AIOps International Challenge 2024

Giảm ~97% token cho các phiên lập trình AI — không phụ thuộc, hỗ trợ 33 ngôn ngữ, máy chủ MCP.

Sử dụng ArXiv ChatGuru để trò chuyện với các bài báo nghiên cứu. Ứng dụng này sử dụng LangChain, OpenAI, Streamlit và Redis làm cơ sở dữ liệu vector/bộ nhớ đệm ngữ nghĩa.

Retrieve, Read and LinK: Liên kết thực thể và trích xuất quan hệ nhanh chóng và chính xác với ngân sách học thuật (ACL 2024)