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wikipedia-semantic-search

多语言维基百科语义搜索引擎和RAG聊天机器人

该项目利用Upstash Vector索引数百万篇维基百科文章,构建了支持11种语言的语义搜索引擎和RAG聊天机器人。通过BGE-M3嵌入模型实现多语言支持,结合Upstash Vector实现高效向量存储和查询。项目展示了跨语言语义搜索能力,并借助Upstash RAG Chat SDK实现智能聊天功能,为开发者提供多语言信息检索和交互平台。

chatgpt-knowledge-base-chatbot - 使用个人数据打造的OpenAI ChatGPT聊天机器人,涵盖多种技术栈与功能
GithubMongoDBNode.jsOpenAi ChatGPTPythonReact开源项目
该项目开发了一个利用个人数据进行上下文回答的 ChatGPT 聊天机器人,采用的技术包括 Node.js、Python、MongoDB 和 React。功能包括用户管理、与机器人长期对话、自定义索引、自动重试 API 错误以及调整和查看模型参数。项目即将开源,欢迎加入讨论和协作。
semantic-grep - 基于词嵌入的语义搜索命令行工具
Githubw2vgrep命令行工具多语言支持开源项目词嵌入语义搜索
semantic-grep是一款开源的语义搜索命令行工具,基于词嵌入技术实现超越字符串匹配的智能搜索。它支持多语言,提供类似grep的使用体验,具有相似度阈值设置、上下文显示和彩色输出等特性。通过命令行参数或JSON文件配置,可在文件或标准输入中进行高效的语义搜索,适用于开发者和文本分析工作。
yoursearch.ai - 创新搜索引擎yoursearch,呈现精准个性化结果
AI工具AI搜索引擎yoursearch个性化结果无广告搜索智能搜索
yoursearch.ai整合Google搜索结果和ChatGPT功能,提供无广告、经过总结的相关搜索结果。支持多语言,可通过网页或Telegram使用。注重青少年保护,为成人网站提供年龄验证,致力于智能高效的搜索体验和负责任的互联网使用。
DiscovAI-search - 精准的AI工具搜索引擎,帮助高效发现AI产品
AI搜索引擎DiscovAIGithubLLMRedisSupabase开源项目
DiscovAI通过向量搜索、Redis缓存和大语言模型,为用户提供快速且精准的AI工具搜索服务。无需注册即可免费体验。采用Next.js、Vercel AI SDK、Supabase、Pgvector和Upstash等技术,确保界面友好、导航便利。适用于AI爱好者、开发者和研究人员,帮助轻松找到所需的AI工具和解决方案。
warc-gpt - 探索Web档案的开源AI工具,支持定制化语言模型交互
AIEmbeddingGithubOpenAIWARC-GPTWeb Archive开源项目
WARC-GPT是一个开源工具,通过AI技术增强Web档案的探索,基于WARC文件的检索增强生成管道,支持多种嵌入模型和高度定制化操作。用户可通过REST API和Web界面进行数据可视化和文本嵌入,适合研究人员和开发者进行Web档案分析。
RAGFoundry - 开源框架增强大语言模型检索能力
GithubRAG Foundry大语言模型开源项目数据集创建检索增强生成模型微调
RAG Foundry是一个开源框架,通过RAG增强数据集微调模型来提升大语言模型的外部信息检索能力。该框架包含数据集创建、模型训练、推理和评估四个模块,支持快速原型设计和RAG实验。其模块化设计和可定制工作流程,有助于研究人员和开发者高效改进LLM的检索增强生成能力。
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。
rag-token-base - 基于检索增强生成的知识型自然语言处理模型
GithubHuggingfaceRAG开源项目检索增强生成模型生成器知识密集型NLP任务问题编码器
RAG-Token-Base是一个开源的自然语言处理模型,集成了问题编码器、检索器和生成器三个核心组件。模型采用DPR编码器和BART生成器架构,通过结合外部知识实现高质量的文本生成。其灵活的检索器配置功能使其适用于各类知识密集型的语言处理任务。
llm-search - 支持多格式文档和语义重排搜索功能的问答系统
GithubpyLLMSearch大型语言模型开源项目文档嵌入混合搜索语义搜索
llm-search是一款高效的问答系统,提供简易的YAML配置和与多个本地文档集的交互能力。特色包括优化的文档解析、结合HyDE技术提高搜索结果的准确性和相关性的混合搜索、聊天历史、深度链接、重新排名和定制嵌入等。适用于各类大型语言模型,如OpenAI或本地方案,提供高度定制化。此外,系统能够生成高质量的密集和稀疏嵌入,以优化搜索效果,支持多查询和与其他LLM平台的互操作性。
ragflow - 基于深度文档理解的高效RAG工作流引擎
GithubLLMRAGFlow兼容异构数据源开源项目深度文档理解自动化RAG工作流程
RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG引擎,适用于各种规模的企业。结合大型语言模型,它提供可靠的问答功能和可信的引用。RAGFlow支持多种数据格式,包括文本、图片和音频文件,并且兼容本地和远程LLM,提供自动化、无缝集成的RAG工作流,便于通过直观的API进行业务整合。
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