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。

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。

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。

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。

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。

《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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

中文优先的企业级 RAG 知识库，把文档解析、切块、混合检索、重排、引用溯源、知识图谱和评测串成一条可控流水线，还能直接接入 Dify。

微软出品的 5 周 RAG 学习路线，用 Jupyter Notebook 带你从索引、混合检索到量化压缩，系统掌握检索增强生成。

可嵌入内存文档数据库，自带高层查询构建器，支持向量、全文和混合检索，适合在应用内直接做 RAG 与相似度搜索。

面向 LLM 应用的 AI 原生数据库，把稠密向量、稀疏向量、多向量张量和全文检索融合在一起做混合搜索，速度极快。

面向 AI 原生应用的分布式向量搜索引擎，支持混合检索和 RAG 场景，帮你在海量向量里快速找到相关内容。

面向本地和自托管文档搜索的 Agentic RAG 方案，基于嵌入式 LanceDB 实现混合检索、重排序和多模态 RAG，并自带 Docling 解析与 MCP 服务。

给 Hermes、Claude Code、Codex 等编码 Agent 提供本地长期记忆，用单个 SQLite 库存储，支持带来源回溯的混合检索，并能查看、纠正或删除记忆内容。

在本地对 Markdown 笔记做 Graph RAG 问答，从 wikilink 和 YAML 中抽取实体关系，结合向量、BM25 与时间混合检索，全程离线跑在 Ollama 上。

面向开发者的本地优先 RAG 服务器，对代码和技术文档做语义加关键词混合检索，支持 MCP 与 CLI，数据不出本机、零配置即可用。

把 Slack、Drive、Jira 等 50 多个企业数据源汇成带权限控制的上下文层，让 AI 智能体能搜索、检索并引用公司知识。

基于 LangGraph 的电商数仓智能问数 Agent，把自然语言转成 SQL 并流式展示查询结果，配套教程适合系统学习大模型应用落地。

Rust 写的进程内搜索库兼多租户服务端，把 BM25 词法检索和向量检索揉在一起，适合做混合搜索和 RAG 的召回层。

用 Python 写的透明 RAG 参考实现，把 FAISS 向量检索和 BM25 关键词检索做混合召回再重排，配 Gradio 界面和 FastAPI 接口，方便本地搭文档问答。

轻量极速的重排序库，为搜索和 RAG 检索管线提供基于 LLM 与 cross-encoder 的 listwise/pairwise 精排，几乎不增加延迟。

用 Rust 写的代码智能 CLI，为 AI 编程助手构建调用图和混合语义检索索引，支持 7 种语言，并以原生 MCP 工具接入 Claude Code 和 Codex CLI。