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resin

融合向量空间索引的远程HTTP服务和嵌入式搜索引擎

Resin搜索引擎嵌入式库向量空间索引文档数据库Github开源项目

Resin是一款基于向量空间索引的搜索引擎，可作为HTTP服务使用或嵌入式库操作。用户能远程或本地写入文档，并通过HTTP GET或POST查询，实现复杂查询结构和高效字段读取。文档数据库使用文档集合形式存储数据，并应用自定义模型和索引策略。该引擎支持多种消息格式和优化工具，适用于处理大规模数据集并提供子秒级短语搜索。

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介绍相关项目
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。
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GithubHNSW算法USearch向量搜索引擎多语言支持开源项目相似度搜索
USearch是一个开源的单文件相似性搜索引擎,专注于向量和文本搜索。该引擎比FAISS性能提升10倍,支持多种编程语言和平台。USearch提供SIMD优化和自定义度量功能,具有高内存效率,可从磁盘直接查看大型索引。它兼容多种数据库,适用于语义搜索、聚类等场景,为向量搜索提供了灵活高效的解决方案。
vector-storage - 轻量的浏览器向量数据库，用于语义相似度文本搜索
GithubIndexedDBOpenAI嵌入Vector Storage余弦相似度开源项目相似性搜索
Vector Storage 是一个高效轻量的向量数据库，通过浏览器的 IndexedDB 存储文档向量。利用 OpenAI 嵌入技术，该工具将文本文档转换为向量，并基于余弦相似度进行相似文档搜索。主要功能包括文档向量存储管理、基于元数据和内容的搜索过滤、自动管理存储大小及使用 LRU 机制。简单易用，适用于需要高效文本检索的场景。
minisearch - 轻量级全文搜索引擎 实现快速离线搜索体验
GithubJavaScriptMiniSearch全文搜索内存索引开源项目搜索引擎
MiniSearch是一款JavaScript编写的轻量级内存全文搜索引擎。它支持精确匹配、前缀搜索、模糊匹配和字段提升等功能，适用于数据量适中的全文搜索场景。MiniSearch可在浏览器和Node.js环境运行，支持实时索引更新和自动建议功能。无外部依赖且资源占用少，非常适合需快速响应的客户端搜索应用。
agent-search - 提升搜索代理与本地搜索能力的先进框架
AgentSearchGithubLLM技术信息检索定制搜索开源项目搜索引擎
AgentSearch是一个创新框架，通过结合多家提供商的LLM技术与搜索引擎，增强搜索代理性能。支持搜索结果总结、查询生成与深度检索，还能部署个性化本地搜索解决方案，提供多样的API接入选项。
liqe - 轻量高效的类Lucene查询语言解析和搜索工具
GithubJSON文档Liqe开源项目搜索引擎查询语言解析器
Liqe是一个轻量高效的类Lucene查询语言(LQL)工具，提供了强大的解析、序列化和搜索功能。它支持复杂查询语法，包括关键词匹配、数值比较、范围搜索、通配符匹配和布尔运算。Liqe能够解析查询、序列化结果，并对JSON文档执行搜索。作为JavaScript生态中较为完整的类Lucene实现，Liqe为命令行和Web应用提供了灵活的高级搜索能力。
lucene - Java高性能全功能文本搜索引擎库
Apache LuceneGithubJava库全文搜索引擎开源项目高性能
Apache Lucene是一个Java编写的文本搜索引擎库。它提供索引和搜索功能，支持多种语言和数据格式。Lucene具有可扩展性，适用于不同规模的应用。它支持布尔查询、短语查询、邻近查询等多种查询类型，并提供高效的倒排索引机制。Lucene拥有开源社区，持续更新，并提供开发文档。它可用于构建搜索应用或优化现有系统。
embedding_studio - 能将嵌入模型与向量数据库转换为搜索引擎的开源框架
Embedding StudioGithubsearch engine向量数据库嵌入模型开源框架开源项目
Embedding Studio是一个开源框架，能将嵌入模型与向量数据库转换为搜索引擎，具备点击流收集、搜索体验改进和模型自动适应等功能。适合处理大量目录和非结构化数据的平台，帮助持续优化搜索效果。
deep-seek - 大规模LLM驱动互联网检索引擎的实验性架构
DeepSeekGithub互联网安装开源项目检索引擎研究代理
该项目引入了一种基于LLM的大规模互联网检索引擎的实验性架构，与传统的答案引擎不同，它旨在处理大量来源，收集综合实体列表。项目展示了检索代理通过计划、搜索、提取和丰富等步骤生成包含信任评分的详细表格。该架构的亮点在于其高效的令牌使用和广泛的数据处理能力，适用于需要深入检索和详细信息的场景。用户可以访问示例结果，深入了解其架构特点和潜在改进空间。
awesome-search - 全面深入的搜索技术资源集合
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该资源集合涵盖了搜索技术的多个方面,从基础的词法搜索到先进的语义搜索和混合搜索。重点关注了结果排序、个性化推荐和多样化等核心问题,同时也包含了实用的架构设计、测试方法和评估指标。项目收录了众多高质量的技术文章、视频教程和行业案例,为搜索领域的研究人员和工程师提供了全面的学习资料。
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