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。
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。
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。
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。
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。
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。
不用搬数据就能做企业知识检索和 RAG,跨 100+ 应用联合搜索并直接生成答案,几分钟即可部署。
轻量级向量与任意对象相似度搜索聚类引擎,支持十多种编程语言,可做近似最近邻检索、模糊搜索和推荐系统。
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。
给 Claude Code、Codex 等 AI 编码代理提供持久化统一记忆层,用 Markdown 存内容、Milvus 做向量检索,让代理跨会话记住上下文。
把 Claude Code 或 Codex 变成深度研究智能体,自动采集、检索并综合网页资料,沉淀成可持续积累、可搜索的持久化 Wiki。
给 Obsidian 笔记库加一个开箱即用的全文搜索引擎,支持 PDF 和图片 OCR 内容检索,不用折腾配置就能快速定位笔记。
统一 RAG 检索环节的微调工具,覆盖 Embedding、ColBERT 和 ReRanker 三类模型,省去分别搭训练流程的麻烦。
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 Elasticsearch 包装成 MCP 服务器,让 AI Agent 能直接检索索引、执行查询和管理向量数据,省去自己写对接层。
Algolia 官方 JavaScript API 客户端,让前端和 Node.js 项目快速接入 Algolia 搜索服务,实现索引管理与毫秒级检索。
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。
用 Rust 写的高效近似最近邻检索算法库,集成 HNSW 等索引结构,为图像搜索、推荐系统等场景提供快速的向量相似度查询。
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。
用大模型对本地文档做检索问答,集成 HyDE、SPLADE、重排序和 Chroma 向量库,适合快速搭建 RAG 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。
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。
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。
Azure AI Search 向量检索功能的官方代码示例集,涵盖嵌入生成、索引构建与查询,帮开发者快速接入向量搜索。
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。
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。
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 Rust 写的高性能嵌入推理与索引库,支持从多种数据源摄取内容、本地跑 ONNX 模型生成向量并建索引,适合搭建生产级检索管线。
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-Powered Search》一书配套代码库,演示混合检索、学习排序、点击模型和生成式搜索等现代搜索技术,基于 OpenSearch 实现。
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。
基于 Azure AI Search 和 gpt-4o-realtime 的语音 RAG 示例,让语音助手能实时检索知识库并生成带依据的对话回答。
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。
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。
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。
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。
给 Postgres 加上向量相似度检索能力的开源扩展,支持精确和近似最近邻搜索,让 RAG 和语义检索直接跑在现有数据库里。