检索与 RAG
共 183 个仓库 · Python
UNet++ 的官方实现，通过嵌套密集跳跃连接缩小编码器与解码器之间的语义鸿沟，提升医学图像分割精度，提供 Keras 和 PyTorch 版本。
Personal document manager (Linux/Windows) -- Moved to Gnome's Gitlab
LandingAI 官方命令行工具，在终端里解析 PDF 等文档，并按自定义 schema 抽取结构化数据，省去写代码调接口的麻烦。
本地优先的求职智能工作台，自动抓取招聘岗位、按匹配度排序，并生成定制化的申请材料。
面向卫星和航拍影像的深度学习库与框架，基于 PyTorch 提供遥感场景下的分类、目标检测和语义分割训练与推理能力。
用 Python 在知识图谱上做表示学习，把实体和关系训练成向量，方便做链接预测和关系推理。
用 TensorFlow 实现的手写文字识别系统，基于 CNN 与循环神经网络，把图片中的手写文字转成文本，适合做 OCR 训练与微调。
用 Cython 封装的 Tesseract OCR Python 库，可直接调用底层 API 做文字识别，比命令行调用更高效、控制更细。
为 AI Agent 提供持久化长期记忆的 MCP 服务，支持 LangGraph、CrewAI、AutoGen 和 Claude，通过 REST API、知识图谱和自主整合让智能体跨会话记住上下文。
无需 OCR 的本地化文档解析工具，能把扫描件、表格等非结构化文档直接抽取成结构化数据和 Markdown，还附带 OCR 基准测试。
基于航拍和卫星影像做语义分割，自动提取建筑、停车场、道路、水体、云等要素，适合遥感影像制图与地物识别。
用小型开源语言模型搭建轻量级 RAG 系统，降低检索增强生成的硬件门槛和部署复杂度，让普通设备也能跑起来。
汇总联邦学习领域的论文、框架、数据集、教程和研讨会信息，帮研究者快速跟进最新进展。
把原始文档编译成结构化、本地优先的 wiki 知识库，用可读可维护的编译式方案替代传统 RAG，支持自管理自改进。
基于 GPU 加速的视频分析智能体参考架构，用视觉语言模型、LLM 和 RAG 实现长视频的实时告警、视觉问答与自动报告生成。
把 PaddleOCR 的模型转成 ONNX 推理，彻底摆脱 PaddlePaddle 框架依赖，轻量部署、推理速度很快，适合做通用 OCR、表格识别和车牌识别。
一个仅 100 万参数的轻量 OCR 模型，在 CPU 上就能跑，速度比 tesseract 快 15 倍，精度接近十亿参数级大模型，适合文档解析和 RAG 场景。
面向日语文档的 AI 图像解析 Python 包，可完成版面分析和 OCR，把扫描件或照片里的日文内容结构化提取出来。
面向 LLM 的文档智能库，用 ORM 风格接口编排文档解析、OCR 与信息抽取流程，让复杂文档工作流更灵活可控。
把 PDF、图片、Word、PPT 或网页里的内容抽成 Markdown、JSON、CSV、HTML，自带 OCR 和结构化字段提取，省去自己拼解析流程。
面向机器学习工程与研究的智能体，能对接 arXiv 和 Papers with Code 检索论文，生成代码与研究方案，并支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等模型。
一站式通用 OCR 开源工具箱，集训练评测基准、商用级文字识别与文档解析系统于一体，并复现多篇学术论文的核心实现。
Milvus 向量数据库的官方 Python SDK，让 Python 开发者能直接建集合、写入向量并做相似度检索，是搭建 RAG 和向量搜索应用的基础客户端。
给 Hermes Agent 用的七层持久记忆系统，基于 Qdrant 向量库做结构化事实存储、自动整理 wiki 和精准上下文注入，本地运行且兼容任意 LLM 提供商。