检索与 RAG
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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。
基于对象存储的图数据库，支持分支和类型化本体，用 Rust 写成，适合在 S3 等存储上构建可版本化的知识图谱与上下文图。
macOS 上的屏幕文字识别工具，框选屏幕任意区域即可提取其中的文字并复制到剪贴板，省去手动重打的麻烦。
Rust 写的进程内搜索库兼多租户服务端，把 BM25 词法检索和向量检索揉在一起，适合做混合搜索和 RAG 的召回层。
用 Rust 写的 OCR 库和命令行工具，能从图片中提取文字，适合需要轻量、可嵌入的光学字符识别能力的场景。
用 C++ 实现的支持 Cypher 查询语言的图数据库，适合构建代码知识库和知识图谱，为检索与 RAG 场景提供图数据存储和查询能力。
一套 SIMD 加速的数值计算内核库，覆盖距离、点积、矩阵运算和地理几何计算，支持 16 种数值类型与多平台架构，为向量检索和科学计算提供底层高性能算子。
整理知识图谱相关的学习资料、数据库和工具清单，帮你在海量资源里快速找到入门与选型参考。
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。
给 OpenCode 里的编码智能体加持久记忆的插件，用本地向量数据库存历史上下文，让 agent 跨会话记住之前做过的事。
把 Markdown 笔记组织成知识图谱，通过 LSP 接入编辑器，并提供 CLI 和 MCP 记忆接口供 AI Agent 使用。
面向 LLM 推理、RAG 与 Agent 工作流的开源协议栈，提供问题地图、全局调试卡等工具，帮助定位幻觉、对齐和检索环节的故障。
把团队知识和代码图谱以文件形式存进 Git 仓库，让工程师和 AI 编码助手共享同一份上下文记忆，避免重复解释项目背景。
在浏览器里读日文漫画，通过 OCR 让画面中的文字可选中、可复制，方便查词和翻译。
追踪 NLP、知识图谱与大模型 Agent 的前沿进展，汇总相关研究与应用实践，适合想跟进这些方向的技术人系统学习。
纯 Java 实现的嵌入式向量搜索引擎，支持磁盘索引和增量更新，适合在 JVM 应用里直接做近似最近邻检索，不用额外部署服务。
系统梳理 Agentic RAG 的综述项目，讲清如何用 LLM 智能体增强检索增强生成，覆盖反思、工具调用、多智能体等模式。
在 Unity 游戏引擎里直接跑本地大模型，让 NPC 和角色能自然对话，不用接云端 API。
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。
基于 Next.js、OpenAI 和 Supabase 的文档搜索模板，帮你快速搭一个 ChatGPT 风格的问答式文档检索站。
兼容 MySQL 的多模态向量数据库，用统一 SQL 同时查询结构化与非结构化数据，支持向量 upsert 和检索，主打高并发、超低延迟。
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。
基于 Java 的开源本体编辑与知识建模桌面工具，支持 OWL、RDF、OBO 等格式，内置推理机，用于构建和维护知识图谱的语义模型。
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。