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按算法工程工作流分类的开源工具库。数据来自 GitHub 公开 API,收录 6,740 个仓库、129 个细分分类。 带 ✦ 的条目有人工撰写的专家点评。

数据最近同步于 2026/11/11 14:07:13 · 本项目仅做聚合与索引,软件版权归原作者所有

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「混合检索」找到 23 个结果 · 6ms命中词:混合检索retrievalsearchretrieval* search*只看有点评
M
meilisearch
meilisearch·Rust

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。

搜索引擎+4
598430—
meilisearch/meilisearch · 19.57
O
orama
oramasearch·TypeScript

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。

搜索引擎+4
106080—
oramasearch/orama · 16.54
L
local-deep-research
LearningCircuit·Python

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。

深度研究+4
95660—
LearningCircuit/local-deep-research · 13.73
Q
qdrant
qdrant·Rust

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。

向量数据库+4
355160—
qdrant/qdrant · 12.28
Q
quivr
The-Vibe-Company·Go

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。

内容摄取+4
396450—
The-Vibe-Company/quivr · 12.08
C
chroma
chroma-core·Rust

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。

向量数据库+4
296740—
chroma-core/chroma · 11.46
O
onyx
onyx-dot-app·Python

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。

AI 对话平台+4
333380—
onyx-dot-app/onyx · 11.25
D
doris
apache·Java

面向 AI Agent 的实时分析与混合检索数据库,兼容 Iceberg、Hudi、Delta Lake 等湖仓格式,让 Agent 能低延迟查询海量数据。

实时分析+4
162070—
apache/doris · 10.97
M
MemOS
MemTensor·TypeScript

给 LLM 和 AI Agent 用的自进化记忆操作系统,提供超持久记忆、混合检索和跨任务技能复用,还能省下约 35% 的 token。

记忆操作系统+4
123610—
MemTensor/MemOS · 10.67
X
xerj
xerj-org·Rust

一个 Rust 单二进制实现的 AI 搜索引擎兼 MCP 服务器,把代码、文档、日志、JSONL/CSV 和 PDF 统一索引,为智能体和机器人提供 BM25 全文、向量、混合检索、免 grep 代码搜索、Agent 记忆与 RAG 能力。

混合检索+4
188480—
xerj-org/xerj · 10.6
M
mem0
mem0ai·Python

为 AI Agent 提供可持久化的长期记忆层,让智能体和应用能跨会话记住上下文,开箱即用、面向生产环境。

长期记忆+4
688150—
mem0ai/mem0 · 9.82
W
WeKnora
Tencent·Go

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。

知识库+4
371930—
Tencent/WeKnora · 9.67
R
RAG-Anything
HKUDS·Python

一站式多模态 RAG 框架,把文本、图像等不同模态的检索与生成统一到同一套流程里,省去自己拼接多个组件的麻烦。

多模态RAG+3
244910—
HKUDS/RAG-Anything · 9.65
M
MaxKB
1Panel-dev·Python

开源企业级智能体平台,可快速搭建基于知识库的问答助手和 Agent,支持接入 DeepSeek、Llama 等大模型与 MCP 工具。

智能体平台+4
231440—
1Panel-dev/MaxKB · 9.54
M
mcp-toolbox
googleapis·Go

面向数据库的开源 MCP 服务器,让 AI 代理和 LLM 通过统一协议安全访问 BigQuery、ClickHouse、Elasticsearch 等多种数据源。

MCP 服务器+4
168370—
googleapis/mcp-toolbox · 9.45
T
typesense
typesense·C++

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。

搜索引擎+4
271140—
typesense/typesense · 9.37
E
EverOS
EverMind-AI·Python

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。

Agent 记忆+4
138860—
EverMind-AI/EverOS · 9.36
L
Langchain-Chatchat
chatchat-space·Python

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。

知识库问答+4
387120—
chatchat-space/Langchain-Chatchat · 9.35
R
R2R
SciPhi-AI·Python

生产可用的智能体式 RAG 检索系统,提供 RESTful API,帮开发者快速搭建带检索增强的问答与搜索服务。

检索增强生成+4
80860—
SciPhi-AI/R2R · 9.23
B
brigade
spinabot·TypeScript

Brigade 是一个 TypeScript 编写的自主智能体运行时,用来编排多智能体协作(AI crew),把个人 AI 助手做成企业级可靠的服务。

智能体运行时+3
113730—
spinabot/brigade · 9.21
W
weaviate
weaviate·Go

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。

向量数据库+4
169440—
weaviate/weaviate · 9.16
P
paradedb
paradedb·Rust

把全文检索、向量召回和聚合分析都塞进一个 Postgres 里,靠 pg_search 扩展实现 BM25 与混合搜索,省去额外维护搜索和向量库的麻烦。

全文检索+4
95050—
paradedb/paradedb · 9.02
V
vespa
vespa-engine·Java

面向大规模数据与机器学习的 AI 搜索平台,支持向量检索、张量计算和推荐排序,适合搭建 RAG 与搜索服务。

向量数据库+4
71760—
vespa-engine/vespa · 8.8

发布说明里提到「混合检索」

来自 3 个版本
  • xerrors/Yuxiv0.8.0.beta52026-10-28

    …阅读与来源追溯连成更完整的知识使用体验。 - 兼顾语义理解与精确查找 :知识库支持向量、BM25 和混合检索,并提供必含词、排除词、完整短语与命中高亮,兼顾自然语言问题,以及术语、型号、编号等精确查询。 - 从答案直达原文依据 :来源胶囊支持引用预览与文档定位,正文行号连接检索片段和原文阅读。来源标注可独立选择模型,按需处理已完成回答中的

  • MoMoM101/RAG-ReActAgentv0.1.0-beta2026-07-23

    … - RAG 流水线 :完整的检索管道——文档加载、语义分块、嵌入生成、Qdrant 向量检索 - 混合检索与重排序 :语义 + BM25 关键词(SQLite FTS5)RRF 融合,Cross-Encoder 重排序 - 意图分类 :自动查询类型检测,选择最优检索策略 - 有据回答生成 :每个事实引用具体来源 [S数字],支持 Mar

  • weiwill88/Local_Pdf_Chat_RAGv2.0.02026-03-18

    …re/ (8个模块):文档加载 → 文本分块 → 向量化 → FAISS索引 → BM25索引 → 混合检索 → 重排序 → 生成回答 - features/ (3个模块):联网搜索、矛盾检测、思维链处理 - utils/ :网络工具 - config.py :配置中心 - 消除全局变量 :使用 VectorStore 类封装 FAISS