用 EmbeddingGemma 2 在本地对照片、PDF、文档、录音、视频和代码做语义搜索，跨 Mac、Windows、Linux 的桌面文件检索工具。
给 Claude Code 等编码 Agent 提供代码搜索能力的 MCP 服务，把整个代码库变成可检索的上下文，让 Agent 按需找到相关代码而不是靠猜。
Ruby 生态里统一接入 OpenAI、Anthropic、Gemini 等大模型与向量嵌入的 AI 开发框架，支持构建智能体和多模型编排。
PHP 生态里的生成式 AI 开发框架，借鉴 LangChain 思路，把 OpenAI GPT-4、向量嵌入和 Agent 编排封装成 PHP 组件，方便 Laravel、Symfony 项目直接接入大模型能力。
Rust 编写的本地向量嵌入与重排库，无需调用外部 API 即可在本地生成文本向量并做检索结果重排，适合搭建 RAG 和向量检索。
本地优先的语义代码搜索引擎，用向量嵌入理解代码含义，支持像 grep 一样搜索，但能按语义而非仅靠正则匹配找代码。
用向量嵌入找出大型或混乱代码库中重复的逻辑，帮维护困难的项目定位可合并的冗余代码。
基于 Spring AI 和 Spring Boot 的 Java 示例集，演示如何接入 OpenAI、Ollama 等模型，实现 RAG、向量嵌入等生成式 AI 应用。
一款多模型数据库管理系统，用一套引擎同时支持图、文档、键值和向量嵌入，兼容 SQL、Cypher、Gremlin、MongoDB 与 Redis 协议，适合需要统一存储多种数据模型的场景。
Node.js 的 RAG 框架，帮你把大模型和向量嵌入接进应用，省去自己拼检索增强流程的麻烦。
给 LLM 应用提供本地持久化记忆存储，让 Claude Desktop、Copilot、Codex 等智能体跨会话记住上下文，不用把数据传到云端。
给编码 Agent 用的持久化项目知识图谱，通过 MCP 服务器提供语义检索、进程内向量嵌入和网页浏览器，让 Agent 跨会话记住代码上下文。
让 Flutter 应用在手机、桌面和 Web 上直接跑 Gemma 等大模型，支持多模态、函数调用、向量嵌入、RAG 和语音，不用依赖云端。
开源的推理服务器与生产集群，统一部署 Agent 所需的各类模型，涵盖嵌入、检索与 LLM 推理，省去自建服务与运维的麻烦。
给 AI Agent 用的开源语义搜索工具，用 ColBERT 向量嵌入替代关键词匹配，让 Agent 按语义而非字面检索本地内容。
把智能体运行时的执行轨迹沉淀成可复用的技能，让不同 Agent 之间共享经验，避免每次从零摸索。
在 Kubernetes 上部署和扩缩容 ML 模型推理服务的 Operator，支持 LLM、VLM、向量嵌入和语音转文字，并提供 OpenAI 兼容 API。
开源的地球观测基础模型，能把 Sentinel-1/2 卫星影像和数字高程数据转成向量嵌入，方便做地表特征检索与下游分析。
把手机里的图片和视频在本地用 ONNX 模型提取向量，建成可相似度检索的个人知识库，全程离线不传云端。
把散落的 SKILL.md 文件整理成可检索、可评测的智能体技能语料库，自带检索与评测工具，方便给 Agent 搭建技能库。