#嵌入模型
Embedding Studio: 革新搜索引擎的开源框架
uform
UForm是一个全面的多模态AI库，涵盖了从文本到图像，乃至视频剪辑的生成与理解等多种功能。支持多种语言，包含轻量级生成模型及高效的预训练变压模型，能够广泛应用于从服务器到智能手机等不同设备。主要优势包括快速的搜索性能、简易的模型部署过程及卓越的多语言应用能力，适用于快速嵌入、语义搜索、图像标题生成和视觉问答等多种场景。
Ad-papers
Ad-papers汇集了计算广告领域的学术论文、实用技术和业界分享，为广告行业的研究者和实践者提供理论支持和实践案例。涵盖优化方法、话题模型、大数据基础架构等多个子领域。开放性的开源属性强调项目的共享精神，适合广告技术开发者、数据科学家以及学术研究人员。
ModelCache
ModelCache 是一种优化大型语言模型（LLMs）响应的语义缓存工具，通过缓存预计算的模型结果，迅速响应相似请求，提升用户体验。它支持多租户，并通过 Redis Search 将缓存与向量数据库的交互时间减至 10ms。该项目整合了多种嵌入框架及本地存储选项如 sqlite 和 faiss，便于用户迅速测试。其目标是降低推理部署成本、提升模型性能和提供可扩展的大型模型服务。
chrome-ai
Chrome AI模块为Chrome内置的Gemini Nano模型提供Vercel AI支持，允许开发者通过多种API接口调用语言模型。此模块支持文本生成和嵌入功能，并适配多种模型和自定义设置。适用于Chrome开发版以及未来的正式发布版本。
GraphRAG4OpenWebUI
GraphRAG4OpenWebUI 为 Open WebUI 提供了一个强大而高效的信息检索系统，集成了微软研究院的 GraphRAG 技术，支持本地搜索、全球搜索和 Tavily 搜索。该项目专为需要精确和全面搜索结果的开放网络用户界面设计，并且支持本地语言模型和嵌入模型，增强了灵活性和隐私性。通过多个 API 接口，用户可以轻松实现复杂的信息检索需求。
embedding_studio
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。
pykeen
PyKEEN是一个专为知识图谱嵌入设计的Python开源库，支持多模态信息的训练与评估。通过pipeline函数提供高层次的可扩展功能，可以轻松训练和评估模型。内置37个数据集和多个模型，支持自定义数据集和模型扩展。集成了Optuna和PyTorch Lightning，适用于多种训练循环和评估方法。访问https://pykeen.readthedocs.io了解更多信息。
semantra
Semantra是一款开源的语义搜索工具，专注于本地文档内容分析。它支持处理文本和PDF文件，通过交互式Web界面提供精准的语义查询功能。Semantra采用多种嵌入模型，可根据需求进行定制，并确保数据隐私和安全。这一工具适用于各类专业人士，如记者、研究人员、学生和历史学家等，帮助他们在大量文档中快速定位关键信息，提升工作效率。
api-for-open-llm
api-for-open-llm提供多种开源大模型的后端统一接口，以OpenAI ChatGPT API格式调用支持，如LLaMA、Baichuan等。支持流式响应、文字嵌入等功能，适用于多种应用需求。环境配置简洁，便于快速部署。