检索与 RAG
共 15 个仓库 · Go
面向智能体的 RAG 检索引擎，把文档解析、知识编译和上下文管理整合成一套基础设施，帮 Agent 稳定拿到高质量检索结果。
高性能云原生向量数据库，专为大规模向量近似最近邻检索设计，适合搭建以图搜图、语义搜索和 RAG 等应用。
面向不可预测增长的 Agent 负载设计的分布式数据库，原生支持事务、分析与向量检索，避免数据孤岛和资源争抢。
把持续不断的内容流变成可搜索、可监控的知识库，支持持久化摄取、混合检索、告警，以及格式、模型和业务规则插件。
把原始文档变成可查询的 RAG、自主推理 Agent 和自维护 Wiki 的开源 LLM 知识平台，适合搭建企业知识库与智能问答。
开源向量数据库，同时存储对象和向量，把向量检索和结构化过滤结合起来，具备云原生数据库的容错与扩展能力。
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。
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。
Go 语言封装的 Tesseract OCR 库，让 Go 程序直接调用 C++ 版 Tesseract 做图片文字识别，省去自己写 CGO 绑定。
给 paperless-ngx 文档管理系统接上大模型，用 LLM 和视觉 OCR 自动识别扫描件内容、生成标题和标签，让文档数字化更省事。
AI 原生 HTAP 数据库，内置向量检索和 Git-for-Data 数据版本管理，可作为智能体与 AI 应用的数据和记忆底座。
面向 AI 编程助手和 IDE 的高性能代码智能引擎，基于图结构索引 257 种语言和多个仓库，通过 CLI、MCP 和 API 只暴露必要代码信息，把 token 消耗最多降低 50 倍，且完全本地运行。
前后端分离的 Vue + Gin 全栈脚手架，内置可扩展的 RAG 能力，开箱即用知识库、向量检索，并支持多家 LLM 与向量库接入。
用 AI 助手分析应用 Dockerfile 和镜像层，自动给出精简方案来缩小镜像体积，省去手动排查冗余依赖和构建步骤的麻烦。
把 IP:Port 快速识别成 Ollama、vLLM、LiteLLM 等 60 多种大模型推理服务，用于资产测绘和攻击面排查。