微软出品的推荐系统实践库，提供从数据准备、模型训练到部署上线的完整示例和最佳实践，帮算法工程师快速搭建推荐与排序模型。

覆盖小学到高中数学、三年级到高中英语及初中物理的 K12 知识图谱，含 1644 个知识点、2403 条先修边和 6723 道题，对齐课标并支持自适应前置诊断。

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。

一个用 Rust 写的 API 平台，把搜索、推荐、RAG 和数据分析打包在一起，底层接 PostgreSQL 和 Qdrant 向量库，省去自己拼装检索链路的麻烦。

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 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。

基于 PyTorch 的推荐模型训练框架，封装了 CTR 预估、生成式推荐等常用算法，开箱即用且方便扩展，支持昇腾 NPU 和 ONNX 导出。

用嵌入向量做 GitHub 仓库推荐，并生成更清晰的 Star 历史图表，帮开发者发现值得关注的项目。