检索与 RAG
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基于深度学习的一站式 OCR 库，把文字检测、文字识别和版面分析串成流水线，支持 PyTorch 训练与微调，适合快速搭建文档解析应用。
基于 PyTorch 的度量学习库，提供对比损失、难例挖掘、采样器和检索指标，用来训练和评估相似度搜索所需的嵌入向量。
用 Rust 写的 OLTP 图数据库，跑在对象存储上，原生集成向量检索和全文搜索，适合给 RAG 应用做统一的数据底座。
给 Redis 加上二级索引、全文检索、向量相似度搜索和聚合能力的查询索引引擎，让 Redis 直接承担搜索与 RAG 检索场景。
一份免费的 AI 与 LLM 学习路线合集，把从深度学习基础到 RAG、Agent、提示工程的资料串成体系，适合想系统入门或补课的人按图索骥。
把 PDF、扫描件和图片解析成带版面结构、表格和文本的富结构化数据，适合做文档入库和 RAG 前的预处理。
面向用户和 AI Agent 的实时分析数据库，支持低延迟 SQL 查询和向量检索，可从 Kafka 实时摄入数据做 OLAP 分析。
用 Go 写的轻量级分布式文本与向量搜索引擎，主打简单和速度，适合给应用快速加上全文检索或向量检索能力。
实时屏幕翻译工具，能识别游戏画面、视频硬字幕和静态文本中的文字并即时翻译，适合玩外语游戏或看无字幕视频时使用。
基于 LLM、RAG 和 agent 循环打造的新一代个人 AI 助手，能操作电脑、控制浏览器并执行编码任务。
主动感知上下文的 AI 助手，结合上下文工程与 ChatGPT Pulse 思路，自动收集并组织相关信息，为对话提供持续记忆和主动提醒。
从 LLM 基础讲到用 LLMOps 最佳实践把 RAG 应用部署到 AWS 的实战手册，覆盖微调、评估与 ML 系统设计。
纯头文件的 C++/Python 近似最近邻检索库，实现 HNSW 算法，无需额外依赖即可嵌入项目，用于向量相似度搜索。
面向 monorepo 的代码检索增强生成工具，用知识图谱和 AST 解析多语言代码库，支持自然语言查询、理解与编辑代码。
用 LLM 从非结构化文本里自动抽取实体和关系，直接建成 Neo4j 知识图谱，省去手工建模和写 Cypher 的麻烦，适合做 GraphRAG 和知识库。
基于深度学习的漫画翻译辅助工具，能自动识别文字、机翻并修复原图文字区域，还支持手动编辑图像和文本。
把 AI 代理的持久记忆存成 Obsidian 库里的纯 Markdown 笔记，让 Claude Code、Codex 等 8 个代理共享同一份日志、互相知道对方做过什么，还带语义搜索和定时任务。
从零手搓大模型全链路的教学项目，涵盖 Transformer、LLaMA、Qwen、RAG、Agent 和扩散模型，帮学习者拆开白盒子理解每个环节的实现细节。
面向文本嵌入模型的高性能推理服务，用 Rust 编写，可快速把文本转成向量，适合搭建检索和 RAG 的向量化后端。
Windows 上的轻量 OCR 截图取字工具，框选屏幕区域即可识别文字并复制，支持后台常驻和识别完成通知。
微软开源的分布式近似最近邻搜索库，提供高质量向量索引构建、搜索和在线服务工具，专为大规模向量检索场景设计。
基于 PostgreSQL 的图数据库扩展，用 SQL 就能做图查询和实时分析，适合在现有 PG 上直接跑图分析而不用另搭一套图库。
管理 BibTeX 和 BibLaTeX 文献库的桌面工具，帮研究人员整理参考文献、生成引用并统一引用格式。
轻量级文本切分库，为 RAG 流水线提供快速、稳定、语义感知的文档分块能力，解决长文本切分质量差的问题。