SimplyRetrieve

私密轻量化的检索中心生成AI工具

SimplyRetrieve 检索生成开源工具大语言模型本地化 Github 开源项目

SimplyRetrieve是一款开源的检索中心生成(RCG)平台，提供本地化、轻量级的GUI和API接口。它具有检索调优、私有知识库构建和本地大语言模型访问等功能，旨在推动安全可解释的AI系统开发。该工具可在单个NVIDIA GPU上运行，适合各类机器学习研究人员使用。

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。

clip-retrieval - 构建高效图像和文本检索系统的开源工具

Githubclip-retrieval图像嵌入开源项目文本嵌入机器学习语义搜索

clip-retrieval 提供一个建立语义搜索系统的强大工具，使得用户能够迅速实现图像和文本的嵌入计算及索引构建。该项目能在20小时内处理超过1亿的图文嵌入，支持远程查询、数据过滤以及简洁的前端用户界面，适用于学术研究和商业应用。

Superpowered AI - 检索增强生成平台优化AI响应精准度

AI工具APILLMSuperStack检索增强生成知识库

Superpowered AI专注于提供检索增强生成(RAG)服务。平台采用SuperStack技术，包含AutoQuery、相关片段提取和AutoContext功能，解决了传统RAG系统的不足。支持多样化的数据接入和灵活部署，提供REST API、Python包和React组件。适用于客户服务、员工效率提升、法律分析和教育等领域。平台注重数据安全，使用256位AES加密。目前已获得6000多用户的信赖，正在推动检索增强生成技术的创新应用。

chatgpt-retrieval-plugin - 增强AI模型的文档访问和语义搜索能力的独立的检索后端

ChatGPTGithubRetrieval Plugin向量数据库开源项目文档嵌入自然语言查询

ChatGPT检索插件是一个独立的检索后端，为AI模型提供语义搜索和文档检索功能。它利用OpenAI的嵌入模型和向量数据库技术，可处理多种数据源的文档，支持元数据过滤，并提供灵活的部署选项。该插件可与ChatGPT自定义GPT、函数调用或插件模型集成，使开发者能够构建高度定制化的文档访问系统，适用于个人用户和企业内部知识管理。

trieve - 用于构建混合向量搜索、推荐和 RAG 的一体化基础设施

GithubRAG APITrieve开源项目推荐系统搜索引擎自托管

Trieve 提供自托管解决方案，支持语义密集向量搜索、拼写容错搜索、子句高亮显示、推荐、RAG API 路由等功能。用户可自定义模型并优化混合搜索，Trieve 还支持流行度排名、重复检测等，适用于本地或公司VPC的高效搜索基础设施搭建。

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。

Retrieve Technologies, Inc. - 整合型AI知识管理与培训平台

AI工具AI驱动Retrieve信息整合培训系统知识管理

Retrieve Technologies开发的AI知识管理平台革新了企业培训和信息支持方式。该系统将产品使用指南、行业见解和企业特定应用融合于一体，简化了复杂的知识获取过程。用户可以轻松访问和利用原本分散在不同格式和平台上的信息。这一解决方案适用于多个行业领域，已获得诸多知名企业的采用，显著提升了信息传递效率和学习成果。

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。

R2R - 在生产环境中构建、扩展和管理面向用户的检索增强生成应用程序

GithubR2RRetrieval-Augmented Generation多模态支持开源项目混合搜索知识图谱

R2R旨在弥合本地LLM实验与可扩展的生产级检索增强生成（RAG）应用之间的差距。R2R提供最新的RAG技术，基于RESTful API构建，使用简便。其主要功能包括多模态支持、混合搜索、图形RAG、应用管理、可观察性、可配置性和扩展性。通过R2R仪表板用户界面，可直观管理和分析RAG引擎性能。

NeumAI - 优化大规模检索增强生成的开发者数据平台

GithubNeum AIRAG向量数据库大语言模型开源项目数据平台

Neum AI是一个数据平台，帮助开发者利用检索增强生成（RAG）技术。它从现有数据源提取数据，生成向量嵌入，并导入向量数据库进行相似性搜索。平台具有高吞吐量分布式架构，处理数十亿数据点，内置数据连接器和实时同步功能，确保数据最新，并支持元数据混合检索，提供全面的RAG解决方案。

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