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使用OpenAI与Pinecone的语义搜索引擎解决方案

OpenAI EmbeddingsPinecone语义搜索Next.jsPrismaGithub开源项目

该项目展示了如何利用OpenAI Embeddings和Pinecone向量数据库构建语义搜索引擎。使用Next.js、NextAuth.js、Prisma、TailwindCSS和tRPC等技术栈，用户可以在Pinecone和OpenAI的免费层上探索和运行应用程序。详细的视频演示和技术文档也提供了对语义搜索功能的深入理解和实现指导。

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介绍相关项目
openai-assistants-quickstart - OpenAI Assistants API应用开发入门模板
Assistants APIGithubNext.jsOpenAI开源项目快速启动部署
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GithubSemantic Cache向量数据库开源项目缓存优化自然语言处理语义相似度
Semantic Cache是一个基于语义相似度的自然文本缓存工具。它能够对自然文本进行分类、缓存AI响应以减少重复计算，并利用已缓存的值降低API延迟。该工具具有多语言支持、复杂查询处理能力，易于集成且可自定义。通过语义相似性存储缓存条目和处理同义词，Semantic Cache为Node.js应用程序提供了简单的API。这使得它特别适用于需要基于语义进行查询或信息检索的任务。
vector-search-class-notes - 向量搜索和数据库在人工智能长期记忆中的应用
AIGithub向量搜索嵌入开源项目数据库机器学习
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txtai.js - JavaScript应用的语义搜索和NLP功能解决方案
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azure-search-openai-demo - 通过 Azure OpenAI 和 Azure AI Search 打造个性化的 ChatGPT 应用
Azure AI搜索Azure OpenAIAzure账户要求GithubPython开源项目部署
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miniperplx - 极简AI搜索引擎助力高效信息检索
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MiniPerplx是一款基于AI技术的极简搜索引擎，专注于提供高效的互联网信息检索服务。该引擎整合了OpenAI和Anthropic等先进AI模型，并集成Tavily网络搜索功能。MiniPerplx支持简易部署，为开发者提供智能、快速的信息检索解决方案。作为开源项目，MiniPerplx采用MIT许可证，支持二次开发和定制。
SemanticFinder - 浏览器端实时语义搜索与文档对话工具
GithubSemanticFindertransformers.js前端开发嵌入模型开源项目语义搜索
SemanticFinder是一款基于transformers.js的浏览器端语义搜索和文档对话工具。它利用最新的嵌入模型,在浏览器中完成嵌入计算和余弦相似度计算,无需服务器端推理。用户可在2秒内快速搜索大型文本,如圣经或《悲惨世界》。该工具支持多语言,可自定义参数,并提供Chrome扩展程序版本。SemanticFinder将所有处理在本地完成,保护用户数据隐私,是一个高效灵活的语义搜索解决方案。
enterprise-commerce - Next.js驱动的AI电商平台启动器
AI搜索GithubNext.jsShopify开源项目性能优化电子商务
Enterprise-commerce是基于Next.js的电商启动器，集成向量搜索和AI技术。项目特点包括快速部署、服务器组件、动态OG图像生成、SEO优化和性能保障。支持多平台集成，默认对接Shopify，提供CI/CD流程。适合快速构建高性能在线商店。
txtai - 集成语义搜索的高效嵌入式数据库解决方案
GithubLLMtxtai大型语言模型嵌入式数据库开源项目语义搜索
txtai是一个功能全面的嵌入式数据库，不仅支持语义搜索和大语言模型协同工作，还提供全流程语言模型任务处理。特色功能包括支持SQL的矢量搜索、主题建模和增强生成检索等。txtai可以在本地运行，也可以通过容器编排进行扩展，并提供多语言API绑定，以便用户快速部署和使用。
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。
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