retrieval

📑 PageIndex: Document Index for Vectorless, Reasoning-based RAG

为代理提供快速且精准的代码搜索。使用的 token 数量比 grep+read 少 99%

OpenKB：开放式LLM知识库

SimpleMem：LLM 代理的高效终身记忆 — 文本与多模态

MTEB：跨语言与多模态嵌入的最先进评估

快速、准确、轻量级 Python 函式库，打造最先进嵌入式模型

为你的 Agent 所需的所有模型提供开源推理服务器与生产集群。

适用于 AI 聊天机器人应用、基于用户画像的长期记忆。

Apache Lucene.NET 是以 C# 编写的开源全文检索库，由 Apache Lucene 项目移植而来。

一个信息检索的异构基准测试。简单易用，可在 15 个以上不同的 IR 数据集上评估您的模型。

基于 Numpy 与 Numba 驱动的 Python 快速 BM25 搜索

RAPTOR 的官方实现：用于树状组织检索的递归抽象处理

OpenResearcher：用于长视距深度研究轨迹合成的完全开源管线

开放式 CLI，用于将 AI 搜索、推荐与对话式检索整合至代理系统和业务系统中

「CLIP4Clip: An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip Retrieval」的官方实现

用于生成向量嵌入、本地重新排序的 Rust 库！

由 VLM 支持的无解析 RAG

Epsilla 是一个高性能的向量数据库管理系统

SGPT：用于语义搜索的 GPT 句子嵌入

Neum AI 是一套同级最佳的框架，用于大规模管理向量嵌入的创建与同步。

只需几行代码即可使用 ColPali 等后期互动多模态模型

[Pytorch] 使用来自「Recommender Systems with Generative Retrieval」之语义 ID 的生成式检索模型

基于 LLM / ChatGPT / OpenAI API 的扎根搜索引擎（即附带来源引用）。支持网络搜索、文件内容搜索等功能。

生成式表征指令微调

🔥 Rankify：用于检索、重新排序与检索增强生成（RAG）的全方位 Python 工具包 🔥。本工具包整合了 40 个预先检索的基准数据集，并支持 7 种以上检索技术、24 种以上最先进的 Reranking 模型以及多种 RAG 方法。

适用于生产环境 AI 系统的检索层。无需向量数据库即可实现极速搜索（<10ms）。专为浏览器、Edge、端侧与云端打造。

易于使用的 RAG 框架；CCF AIOps 国际挑战赛 2024 前三名解决方案；CCF AIOps 国际挑战赛 2024 季军方案

AI 代码协作会话约可减少 97% token——零依赖、支持 33 种语言、MCP 服务器

Long-term memory runtime for AI agents — plain Markdown as the source of truth, local ranked retrieval, and an independent sleep-time Manage layer. Claude Code and Codex share one store. No API key.

使用 ArXiv ChatGuru 与研究论文对话。此应用程序使用 LangChain、OpenAI、Streamlit 与 Redis 作为向量数据库/语义缓存。