AI · 算法工程
共 191 个仓库 · Rust
一个 Rust 单二进制实现的 AI 搜索引擎兼 MCP 服务器，把代码、文档、日志、JSONL/CSV 和 PDF 统一索引，为智能体和机器人提供 BM25 全文、向量、混合检索、免 grep 代码搜索、Agent 记忆与 RAG 能力。
用 Rust 写的开源 Agent 操作系统，为 AI Agent 提供统一的运行与编排环境，支持 MCP 协议和 LLM 接入。
基于 TurboQuant 量化算法、用 Rust 实现并带 Python 绑定的向量索引，面向 RAG 和嵌入检索场景，提供高压缩比、低内存的近似最近邻搜索。
Rust 写的张量库和深度学习框架，兼顾灵活性与效率，支持自动微分、跨平台后端和内核融合，可训练和部署神经网络。
用 Rust 写的高性能开源文档解析器，能从 PDF 等文档中快速提取文本和 OCR 识别结果，适合给 RAG 和检索流程做预处理。
用 Rust 写的 Git worktree 管理命令行工具，专为并行 AI 编码代理设计，让多个 agent 各自在独立工作树里干活、互不干扰。
用 Rust 写的 AI Agent 开放运行时，统一托管多智能体、MCP 网关和权限管控，省去自己搭调度与安全层的麻烦。
面向多模态 AI 的嵌入式向量检索库，支持近似最近邻搜索和语义相似度检索，无需单独部署服务，帮开发者省去向量数据管理的麻烦。
面向长周期智能体的增量数据索引引擎，用 Rust 实现，支持变更数据捕获和 ETL，让代码库与数据源持续保持可查询的最新状态。
TensorZero is an open-source LLMOps platform that unifies an LLM gateway, observability, evaluation, optimization, and experimentation.
用 Rust 实现的高性能分词器库，支持 BERT、GPT 等主流模型，兼顾研究实验与生产部署，解决文本预处理速度慢、跨语言调用不便的问题。
一个 Rust 写的全能 LLM 命令行工具，集成 Shell 助手、对话 REPL、RAG 和 AI Agent，统一接入 OpenAI、Claude、Gemini、Ollama 等多家模型。
基于 GraphBLAS 稀疏邻接矩阵实现的高性能图数据库，主打为 LLM 提供知识图谱支撑，适合做 GraphRAG 检索增强。
多语言文档智能解析引擎，能从 100 多种格式中提取文本、表格和元数据，并支持 OCR、语音转写和代码理解，适合为 RAG 流程准备高质量数据。
把全文检索、向量召回和聚合分析都塞进一个 Postgres 里，靠 pg_search 扩展实现 BM25 与混合搜索，省去额外维护搜索和向量库的麻烦。
基于 Rust 重写的云原生数据仓库，统一支持分析、搜索、AI 与 Python 沙箱，直接架在 S3 上，省去多套系统拼装。
用 Rust 构建模块化、可扩展 LLM 应用的框架，把模型调用、Agent 编排和工具集成做成可组合组件，适合追求性能与类型安全的团队。
基于 Rust 和 PostgreSQL 的自托管企业级世界模型，用双时态知识图谱与 GraphRAG 为 LLM Agent 提供可追溯的长期记忆和知识检索。
用 Rust 写的 GPU 加速终端模拟器，基于 Metal/Vulkan 渲染，桌面和浏览器里都能跑，适合追求流畅终端体验的开发者。
面向多模态 AI 的开放湖仓数据格式，两行代码即可从 Parquet 转换，实现百倍随机访问加速、向量索引和数据版本管理，兼容 Pandas、DuckDB、PyTorch 等生态。
面向智能体应用的 AI 原生代理服务器和数据平面，提供 LLM 智能路由、可观测性、编排与护栏，让开发者专注核心逻辑。
在 PostgreSQL 数据库内直接跑机器学习和向量检索，用 SQL 就能做嵌入、分类、聚类和 LLM 推理，省去单独搭推理服务的麻烦。
开源可观测性数据库，用一套列式引擎在对象存储上统一存储指标、日志和链路追踪，支持高基数场景，兼容 Prometheus 和 OpenTelemetry。
用 Rust 写的高速安全钩子，在 AI 编程代理执行前拦截危险的 shell、git 和文件系统命令，内置 50+ 安全包并支持 CI 扫描与解释模式。