检索与 RAG
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用 Rust 写的高性能多线程 Redis/Valkey 替代品，可直接替换现有部署，并内置全文检索和向量搜索，适合做缓存和 RAG 检索后端。
给 Claude Code 加持久记忆：用 Obsidian 和 Graphify 建代码库知识图谱，把每轮对话 token 消耗最多降 71.5 倍。
提供 CUDA 加速的机器学习与信息检索基础算法和原语，方便快速搭建高性能应用，涵盖最近邻搜索、聚类、线性代数等常用模块。
基于 FalkorDB 图数据库构建 GraphRAG 应用的 Python SDK，把知识图谱和向量检索结合起来，让大模型问答更准确、可规模化。
基于视觉语言模型的无解析 RAG 方案，直接把文档当图片做检索和生成，省去 OCR 和版面解析环节，减少信息损失。
LanceDB 官方的示例与教程合集，用向量检索搭配大模型，演示多模态 RAG、Agent 和微调等场景的落地写法。
用大模型从文本中自动抽取实体与关系，构建带时间维度的知识图谱，适合做 RAG 检索和结构化知识沉淀。
把 RDF 数据导入导出 Neo4j 的插件，支持 SHACL 校验和模型映射，方便在属性图里玩转语义网和知识图谱。
用多查询生成和倒数排名融合（RRF）提升 RAG 检索质量，附带 NFCorpus/BEIR 评测脚本，方便对比不同检索策略的效果。
用 Python 写的透明 RAG 参考实现，把 FAISS 向量检索和 BM25 关键词检索做混合召回再重排，配 Gradio 界面和 FastAPI 接口，方便本地搭文档问答。
Weaviate 官方出品的端到端 Notebook 合集，演示向量数据库的各项功能与集成用法，覆盖 RAG、函数调用和主流 LLM 框架，照着跑就能上手。
把 PDF 等非结构化文档转成经过校验、可查询的知识图谱，方便做 RAG 和文档关系分析。
给纯文本大模型补上视觉能力的工具箱，一行安装即可粘贴图片识别、多图问答、长截图 OCR 和截图还原前端 UI，还能做像素对比与元素定位。
面向医学影像的智能标注与主动学习工具，在 3D Slicer 等客户端里边标注边训练模型，减少人工勾画工作量。
汇总图神经网络在自然语言处理领域应用的最新论文清单，覆盖图注意力、异构图、知识图谱与问答等方向，方便快速跟进相关研究进展。
基于 GPU 的向量检索与聚类库，为近似最近邻搜索和相似度计算提供 CUDA 加速，适合大规模向量数据和 LLM 检索场景。
一份知识管理领域的精选资源清单，汇总相关文章、人物、应用、软件库和项目，方便快速找到知识图谱、语义网和 LLM 工具。
用 LangChain.js、TypeScript 和 Azure 快速搭建无服务器 RAG 聊天机器人，省去自己拼装检索与生成链路的麻烦。
DIPY 是 Python 的 3D/4D 医学影像处理库，覆盖扩散、灌注与结构成像，提供配准、去噪、机器学习和可视化等通用方法。
本地运行的桌面工具，从视频中提取语音生成 SRT 字幕并翻译成任意语言，全程离线、无需注册、不限次数。
给 AI 助手做长期记忆的存储层，用图数据库加向量库记住跨会话的决策、关系和上下文，解决多轮对话后遗忘的问题。
开源三维医学影像重建软件，可读取 DICOM 与断层扫描数据，完成分割并生成三维模型，用于术前规划与影像分析。
可嵌入内存文档数据库，自带高层查询构建器，支持向量、全文和混合检索，适合在应用内直接做 RAG 与相似度搜索。
用 Rust 和 DataFusion 从零实现向量数据库，边写代码边学 HNSW、IVF 等近似最近邻检索原理，适合系统编程练手。