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iresearch

高性能独立搜索引擎库

IResearch搜索引擎索引查询文档Github开源项目

iresearch是一个独立搜索引擎库,提供索引和存储功能。支持多版本数据管理和并发读写,通过writer接口索引,reader接口查询。查询使用树状结构,支持自定义排序插件。由多个独立段组成,包含元数据、字段信息、词典、倒排索引等。提供灵活的文档和字段抽象,以及目录、写入器、读取器等核心组件。采用C++开发,支持多种编译器,并有Python封装。

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介绍相关项目
denser-retriever - 多技术融合的企业级AI检索工具
AI检索器Denser RetrieverGithubxgboost向量搜索开源项目机器学习重排序
Denser Retriever是一款企业级AI检索工具，融合关键词搜索、向量数据库与机器学习重排功能，并通过xgboost技术优化。其在MTEB基准测试中表现出色，支持端到端应用，包括聊天机器人和语义搜索。项目支持Python安装，推荐使用Anaconda配置，附有详细文档和开发指南。
orama - 全方位搜索引擎解决方案，支持多设备多接口使用
GeosearchGithubOrama向量搜索开源项目搜索引擎混合搜索
Orama提供全文本、向量和混合搜索功能，适用于浏览器、服务器、移动应用和边缘设备，并且体积小于2KB。主要功能包括向量搜索、混合搜索、筛选器、地理搜索、字段提升、容错和精确匹配。通过插件系统，用户可以扩展功能，支持30种语言的词干提取和标记。Orama易于安装和使用，文档详细并有社区支持，是理想的轻量级搜索解决方案。
LibraryBookSearchEngine - 国际图书馆资源搜索引擎
GithubLibraryBookSearchEngine全球图书馆图书馆搜索引擎开源项目电子图书资源跨国图书检索
LibraryBookSearchEngine是一个开源项目，旨在创建一个全球图书馆资源搜索引擎。目前已覆盖148个国家的公共和学校图书馆，并整合了多个主流搜索引擎和图书网站。该项目计划进一步扩展至197个国家和地区，并优化功能以支持中国高校和县级以上图书馆搜索。这一工具为读者提供了便捷的全球图书资源获取途径。
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。
indexify - 构建快速数据管道 实时处理非结构化数据的开源引擎
GithubIndexify向量数据库开源项目提取器数据管道非结构化数据
Indexify是一个开源引擎，用于构建处理非结构化数据的快速数据管道。它支持视频、音频、图像和文档处理，使用可重用提取器进行数据嵌入、转换和特征提取。系统能自动更新向量数据库和结构化数据库，支持增量提取，并提供提取器SDK。Indexify预置多种提取器，兼容多种LLM框架和存储系统，可本地运行原型。这些特性使其成为实时RAG应用和智能体的高效数据处理解决方案。
alexandria - 高效全文索引与哈希表的开源搜索引擎
AlexandriaDockerGithub开源项目构建指南测试套件调试
Alexandria开源搜索引擎项目聚焦高效全文索引和哈希表技术，提供详细文档和多种构建方式。支持Docker容器化和手动构建，配备完整测试套件保障质量。项目为开发者提供了深入研究和参与搜索引擎开发的平台，是搜索技术学习和创新的重要资源。
vec4ir - 基于词嵌入的开源信息检索框架
GithubVec4IR信息检索开源项目相似度计算评估框架词嵌入
Vec4IR是一个开源的信息检索框架,专注于实际应用场景。它原生支持词嵌入技术,与gensim无缝集成。框架提供内置评估功能,API设计参考sklearn,便于扩展新模型。核心组件包括匹配和相似度评分,还支持查询扩展等高级特性。Vec4IR适合研究人员评估检索模型,也可帮助数据科学家选择最佳方案。框架核心功能包括文档匹配和相似度评分。它还提供查询扩展、伪相关反馈等高级特性,可满足复杂的检索需求。Vec4IR采用模块化设计,便于研究人员快速实现和评估新的检索算法。对于数据科学家,该框架也是比较不同检索模型性能的理想工具。
retriv - Python实现的多功能搜索引擎库
Githubretriv信息检索密集检索开源项目搜索引擎稀疏检索
retriv是一个Python搜索引擎库，支持稀疏、密集和混合检索模式。它利用Numba进行向量运算加速，整合了PyTorch、Transformers和Faiss等工具，实现了高效的检索功能。该库提供自动调优，支持多语言处理，并可通过简单的API快速构建搜索系统。
client-vector-search - 高性能的客户端向量搜索库，支持浏览器和服务器端
Githubclient-vector-search余弦相似度嵌入技术开源项目搜索库索引创建
client-vector-search是一个高效的客户端向量搜索库，支持嵌入、搜索和缓存操作，适用于浏览器和服务器端。该库默认使用transformers进行文档嵌入，计算嵌入间的余弦相似度，支持客户端索引创建和搜索，并具有浏览器缓存功能。相比OpenAI和Pinecone等VectorDB，它具有更快的性能和更高的效率，特别适用于快速处理数百到数千个向量的应用场景。该项目将持续维护和改进，并计划引入HNSW索引等新功能。
iree - 一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统
GithubIREEMLIR开源项目机器学习编译器运行时
IREE是一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统，它能够将机器学习模型转化为统一的中间表示(IR)，适用于数据中心和边缘设备。该项目仍在早期开发阶段，欢迎反馈意见。
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