retrieval

📑 PageIndex：無向量、基於推理的檢索增強生成文件索引

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：開放式LLM知識庫

SimpleMem：LLM 代理的高效終身記憶 — 文本與多模態

MTEB：跨語言與多模態嵌入的最先進評估

快速、準確、輕量級 Python 函式庫，打造最先進嵌入式模型

為你的 Agent 所需的所有模型提供開源推論伺服器與生產叢集。

適用於 AI 聊天機器人應用程式、基於使用者設定檔的長期記憶。

Apache Lucene.NET 是以 C# 編寫的開源全文檢索庫，由 Apache Lucene 專案移植而來。

一個資訊檢索的異質基準測試。簡單易用，可在 15 個以上不同的 IR 資料集上評估您的模型。

基於 Numpy 與 Numba 驅動的 Python 快速 BM25 搜尋

RAPTOR 的官方實作：用於樹狀組織檢索的遞迴抽象處理

OpenResearcher：用於長視距深度研究軌跡合成的完全開源管線

開放式 CLI，用於將 AI 搜尋、推薦與對話式檢索整合至代理系統和業務系統中

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

用於產生向量嵌入、本機重新排序的 Rust 函式庫！

由 VLM 支援的無解析 RAG

Epsilla 是一個高效能的向量資料庫管理系統

SGPT：用於語意搜尋的 GPT 句子嵌入

Neum AI 是一套同級最佳的框架，可用於大規模管理向量嵌入的建立與同步。

只需幾行程式碼即可使用 ColPali 等後期互動多模態模型

[Pytorch] 使用來自「Recommender Systems with Generative Retrieval」之語義 ID 的生成式檢索模型

基於 LLM / ChatGPT / OpenAI API 的接地搜尋引擎（即附帶來源參照）。支援網路搜尋、檔案內容搜尋等功能。

生成式表徵指令微調

🔥 Rankify：用於檢索、重新排序與檢索增強生成（RAG）的全方位 Python 工具包 🔥。本工具包整合了 40 個預先檢索的基準資料集，並支援 7 種以上檢索技術、24 種以上最先進的 Reranking 模型以及多種 RAG 方法。

適用於生產環境 AI 系統的檢索層。無需向量資料庫即可實現極速搜尋（<10ms）。專為瀏覽器、Edge、端側與雲端打造。

易於使用的 RAG 框架；CCF AIOps 國際挑戰賽 2024 前三名解決方案；CCF AIOps 国际挑战赛 2024 季军方案

AI 程式碼協作工作階段約可減少 97% token——零依賴、支援 33 種語言、MCP 伺服器

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 與研究論文對話。此應用程式使用 LangChain、OpenAI、Streamlit 與 Redis 作為向量資料庫/語意快取。