用 Rust 写的极速搜索引擎 API，支持全文、模糊、地理和 AI 混合检索，几行代码就能给网站或应用加上即时搜索。
面向稠密向量的高效相似度检索与聚类库，支持十亿级向量近邻搜索，是构建向量数据库和 RAG 检索层的底层引擎。
通义开源深度研究智能体，能自主规划多步检索、浏览网页并整合信息，产出带引用的研究报告，适合做调研问答和资料汇总。
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。
一个能自主完成深度调研的智能体，可接入任意 LLM 提供商，自动搜索、抓取网页并汇总成研究报告。
本地优先的深度研究问答系统，接 llama.cpp、Ollama 等本地或云端模型，聚合 arXiv、PubMed 及私有文档等十余个检索源，全程加密。
用 Python 写的开源深度研究工具，能对私有数据做推理式检索，替代闭源深度研究方案，支持接入 Milvus 和多种大模型。
一个可随使用不断成长的 AI Agent 框架，支持接入 Claude、ChatGPT 等多种大模型，用于搭建和编排自主智能体。
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。
用搜索引擎、网页抓取和大模型做迭代式深度调研的 AI 研究助手，能自动细化研究方向并深入某个主题，代码实现极简，适合快速上手或二次开发。
基于 Claude Code 的求职自动化框架，在本地评估职位、定制简历、撰写求职信并准备面试，数据自己掌控。
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。
把代码库连同文档、SQL schema、配置和 PDF 一起解析成可查询的知识图谱，供 Claude Code、Cursor 等编码 Agent 做代码检索，全程本地 AST 解析、不依赖向量库。
基于 Postgres 的一站式后端开发平台，提供专用数据库、认证、存储和向量检索能力，可替代 Firebase 快速搭建 Web、移动和 AI 应用。
高性能内存键值数据库，兼作缓存、消息队列和向量检索引擎，帮实时数据应用把读写延迟压到毫秒级。
一个免代码的 RAG 服务器，能随文档更新自动同步答案，支持 8 种向量数据库，基于 Pathway 构建。
用 Python 搭建 LLM 应用和智能体的开发框架，把模型调用、工具、检索和记忆串成可组合的链路，省去自己拼装底层胶水代码。
给 AI 编程代理加上跨会话的长期记忆：自动记录会话过程，用 AI 压缩后把相关上下文注入后续会话，兼容 Claude Code、Codex、Copilot 等多种代理。
开源 AI 记忆系统，基于 ChromaDB 为 LLM 提供持久化记忆存储与检索，在基准测试中表现领先，可免费自托管。
多智能体编排框架，支持部署多人协作的智能体集群、协调自主工作流，并内置自适应记忆、向量 RAG 与 Claude Code 等编码代理的原生集成。
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 AI 应用的文档处理与 RAG 框架，把私有数据接入大模型，支持构建检索增强、智能体和多智能体应用。
面向 RAG 的文档索引方案，不依赖向量数据库，用推理方式定位和检索文档内容，适合构建 Agent 式检索流程。
轻量级检索增强生成引擎，用图结构组织知识并支持增量更新，让 RAG 检索更快更省资源。
用 Jupyter Notebook 逐个演示 RAG 系统的进阶技巧，从嵌入、检索到重排都有可运行教程，适合动手搭建和优化检索增强生成流程。
高性能大规模向量数据库与向量检索引擎，用 Rust 编写，支持 HNSW、混合检索和图像搜索，适合为 AI 应用和 RAG 提供相似度检索能力。
开箱即用的开源 AI 对话平台，支持接入任意 LLM，内置 RAG 与企业级搜索，适合团队自建带知识库的聊天助手。
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。
基于 Langchain 和 ChatGLM、Qwen、Llama 等本地大模型搭建的知识库问答应用，支持 RAG 检索增强与 Agent 能力，可离线部署私有文档问答系统。
可自托管的个人 AI 第二大脑，能从网页和本地文档中检索答案，支持自定义智能体、定时自动化和深度研究，兼容多种在线或本地大模型。
开源 LLM 应用编排框架，用模块化管道和智能体工作流显式控制检索、路由、记忆与生成，适合搭建 RAG、语义搜索和多模态对话系统。
基于知识图谱的模块化检索增强生成系统，把文档抽成实体关系图，让大模型在回答复杂问题时能跨文档做全局推理。
…hosted, ad-free, privacy-respecting metasearch engine
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。
开源的向量数据库，专门给 AI 应用做检索基础设施，支持 RAG、语义搜索和智能体记忆存储，底层用 Rust 重写后性能更强。
用 C++ 写的开源内存搜索引擎，支持模糊容错、分面和地理检索，可作为 Algolia、Pinecone 或 ElasticSearch 的轻量替代，快速搭建搜索体验。
输入一个主题，就能自动联网检索并生成带引用的长篇调研报告，省去人工查资料和整理成文的时间。
把代码、文档和基础设施连成一张持久化图谱，为开发者和 AI 代理提供本地代码智能检索，还能按改动挑选测试。
给 AI 编程助手实时提供最新版本文档的 MCP 服务，解决大模型训练数据过时、写代码时引用旧 API 的问题。
基于大模型和 RAG 的 AI 问答搜索引擎，接入 SearXNG 检索后生成带引用的答案，适合自建类似 Perplexica 的智能搜索服务。