检索与 RAG
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开箱即用的通用验证码识别 OCR 库，Python 直接 pip 安装即可调用，省去自己训练模型和搭环境的麻烦。
ConardLi 开源的 Agent 技能合集，涵盖网页设计、知识检索和图像生成等能力，可直接接入 Claude 等智能体使用。
用小型专用模型搭建企业级 RAG 流水线的统一框架，覆盖文档解析、检索和智能体编排，适合在本地或私有环境部署。
面向 AI 智能体的图原生上下文基础设施，用上下文图谱管理记忆与决策依据，让 AI 系统的行为可追溯、可问责。
面向零基础开发者的大模型应用开发教程，手把手带你用 LangChain 搭建 RAG 应用，从调用 API 到构建知识库问答系统。
面向视觉小说和 Galgame 的翻译工具，通过文本钩子、OCR 和剪贴板等多种方式提取游戏文本，再接入翻译引擎，让玩家能顺畅阅读原文。
给 AI Agent 提供可移植的长期记忆层，本地优先、Markdown 原生、用户自持，跨应用和工具持续演化。
在个人设备上本地跑 RAG 的向量索引库，用图结构剪枝把索引体积压掉 97%，兼顾检索速度和准确率，数据不出本机。
用 Rust 写的高性能开源文档解析器，能从 PDF 等文档中快速提取文本和 OCR 识别结果，适合给 RAG 和检索流程做预处理。
汇总深度学习、强化学习、计算机视觉和 NLP 等方向的优质公开课与讲座资源，适合系统入门或查漏补缺。
能识别复杂表格、表单和手写内容的 OCR 模型，保留完整版面布局，适合把扫描件和图片转成结构化文本喂给 RAG 或文档解析流程。
超轻量级中文 OCR 工具，总模型仅 4.7M，支持竖排文字识别，可在 ncnn、MNN、TNN 等推理后端运行，适合端侧和低资源场景部署。
开源企业级 Agent 平台，把智能体、工作流、RAG 知识库和模型管理整合在一起，方便企业搭建、部署和运维 AI 应用。
面向多模态 AI 的嵌入式向量检索库，支持近似最近邻搜索和语义相似度检索，无需单独部署服务，帮开发者省去向量数据管理的麻烦。
一份面向 AI Agent 开发与大模型求职的系统指南，覆盖上下文工程、高级 RAG、MCP、Agentic RL 和 LangGraph 实战，并附 1.2 万+ 面试题。
高性能 Python 库，用来从 PDF、EPUB 等文档中提取文本、表格和图像，并做格式转换与页面操作，适合搭建文档解析和 RAG 数据管道。
一个不到 2KB 的轻量搜索引擎，能在浏览器、服务端或边缘网络里跑全文、向量和混合检索，还自带 RAG 流水线，适合做本地化搜索和轻量检索增强。
一键识别并翻译漫画、图片中的文字，自动完成 OCR、机器翻译和文字区域修复，适合给日漫或外文图片做批量汉化。
一个 Rust 写的全能 LLM 命令行工具，集成 Shell 助手、对话 REPL、RAG 和 AI Agent，统一接入 OpenAI、Claude、Gemini、Ollama 等多家模型。
基于 GraphBLAS 稀疏邻接矩阵实现的高性能图数据库，主打为 LLM 提供知识图谱支撑，适合做 GraphRAG 检索增强。
开源分布式数据库，兼容 MySQL，支持 HTAP 混合负载与全文检索，用一套引擎承载 OLTP、分析和 AI 场景下的高要求业务。
端到端语音处理工具箱，覆盖语音识别、合成、翻译、增强、分离和说话人日志等任务，基于 PyTorch 提供统一训练与推理流程。
macOS 上的翻译和 OCR 工具，支持划词翻译、截图取字，并接入 ChatGPT、DeepSeek、Gemini 等多种大模型翻译服务。
本地离线从视频画面中提取硬字幕并生成 srt 文件，基于深度学习做字幕区域检测和文字识别，不用调第三方 API。