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puck

高效近似最近邻搜索库 专注大规模数据集性能

Puck是一个高效的C++近似最近邻(ANN)搜索库,其名称来源于莎士比亚作品中的精灵角色。该项目包含Puck和Tinker两种算法,在多个1B数据集上表现出色。Puck采用两层倒排索引架构和多级量化,可在有限内存下实现高召回率和低延迟,适用于大规模数据集。Tinker则针对较小数据集优化,性能超过Nmslib。该库支持余弦相似度、L2和IP距离计算,并提供Python接口,方便开发者集成使用。

milvus - 支持嵌入相似性搜索与AI应用的开源的云原生向量数据库
AI应用GithubMilvus向量数据库嵌入相似搜索开放源代码开源项目
Milvus是一个开源向量数据库,专为提高嵌入相似性搜索和AI应用的效率。2.0版本采用云原生设计,支持存储与计算分离,全无状态组件提升弹性与灵活性。主要功能包括毫秒级查询、简化非结构化数据管理、高可靠性、强扩展性和混合搜索等。已有超过1000家企业用户和27000+ GitHub星标,并受到活跃的开源社区支持。
piku - 轻量级Git推送式应用部署工具
GithubGit推送piku应用程序部署开源项目服务器管理部署工具
piku是一个轻量级应用部署工具,支持通过Git推送将应用部署到服务器。它兼容多种编程语言,如Python、Node.js和Java,提供虚拟主机和SSL功能。piku适用于低端设备和云服务器,遵循12因子应用原则,为开发者提供简单高效的部署方式。该工具支持多应用管理、独立扩展,适用于ARM和Intel架构,可在各种云提供商和裸机上运行。
ai-powered-search - 现代搜索引擎的AI驱动技术实践
AI搜索引擎Apache SolrGithub开源项目机器学习自然语言处理语义搜索
AI-Powered Search项目展示了现代搜索引擎的AI驱动技术,包括语义搜索、检索增强生成和个性化搜索等。项目基于Python和PySpark开发,支持多种搜索引擎和向量数据库。通过Docker容器和Jupyter Notebooks,开发者可以实践《AI-Powered Search》一书中的代码示例,深入学习构建智能搜索引擎的先进技术。
pigo - 纯Go实现的快速人脸和面部特征检测库
GithubGo语言Pigo人脸检测开源项目机器学习计算机视觉
Pigo是一个纯Go实现的人脸检测库,基于像素强度比较算法。它无需依赖OpenCV等第三方库,支持面部特征点定位、瞳孔/眼睛定位和倾斜人脸检测。Pigo性能高效,易于使用,并提供WebAssembly支持,可实现实时人脸检测。该库适用于需要轻量级、高性能人脸检测功能的Go项目,尤其适合对性能和依赖要求较高的场景。
sonic - 快速轻量的开源搜索后端
GithubSonic全文索引开源项目性能优化搜索后端
Sonic是一个开源的搜索后端,具有快速、轻量和无模式等特点。它可以在微秒级时间内处理搜索请求,支持自然语言查询处理和搜索建议功能。相比Elasticsearch等全功能搜索引擎,Sonic提供了一种简单高效的替代方案。该项目重视性能优化和代码质量,致力于提供稳定、快速且资源占用少的搜索服务。
thefuzz - Python模糊字符串匹配库 基于Levenshtein距离算法
GithubLevenshtein距离Python库TheFuzz字符串相似度开源项目模糊字符串匹配
thefuzz是一个Python模糊字符串匹配库,基于Levenshtein距离算法。它提供简单比率、部分比率、令牌排序比率等多种匹配方法。该库支持Python 3.8及以上版本,可计算字符串相似度并从选项列表中提取最匹配结果。thefuzz适用于文本处理和搜索等多种场景,是一个功能强大且易用的开源工具。
paddler - 专为优化llama.cpp服务器设计的负载均衡和反向代理工具
AWS集成GithubPaddlerllama.cpp反向代理开源项目负载均衡
Paddler是一个开源、生产就绪的负载均衡和反向代理工具,专为优化llama.cpp服务器设计。它支持动态添加和移除服务器、自动扩展、请求缓冲、AWS集成以及StatsD协议。Paddler通过监控服务器的可用槽位,实现高效的请求分配,适用于需要可配置和可预测内存分配的环境。
Annif - 多算法自动主题索引工具包 提升文本分类效率
AnnifGithub开源项目文本分类机器学习自动主题索引自然语言处理
Annif是一个开源自动主题索引工具包,集成多种算法用于文本分类和主题标注。它可高效处理大规模文档,提供REST API,支持多语言,并支持Docker部署。这个工具主要应用于图书馆、档案馆等需要自动化主题分类的机构,能提高索引效率和一致性。Annif项目持续更新,具备完善的文档和活跃的社区支持。
superlinked - 信息检索与特征工程的超模态向量嵌入计算框架
GithubSuperlinked信息检索向量嵌入开源项目机器学习特征工程
Superlinked 是一个计算框架,专注将复杂数据(如结构化和非结构化数据)转化为超模态向量嵌入,适用于RAG、搜索、推荐和分析系统。它结合了预训练模型的便利性和自定义模型的性能。该框架提供多种嵌入类型、定制编码器、组合编码器和动态参数等功能,并支持多种向量数据库,适用于实验和生产环境。
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