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。

airunner - 本地运行的多模态AI界面：语言模型与图像生成集成

AI RunnerGithub人工智能图像生成开源项目本地运行语音交互

AI Runner整合了开源大型语言模型和AI图像生成技术，为用户提供本地运行的多模态AI体验。它支持语音交互、文本创作、图像生成等功能，具备快速处理能力和多模型并行运行特性。该项目注重离线使用和用户隐私保护，核心程序禁止网络连接，并采取严格的安全措施。

metasearch - 高效多源并行搜索工具实现信息检索效率提升

DockerGithubMetasearch开源项目搜索工具数据源

Metasearch是一个开源的多源并行搜索工具，支持同时检索超过25种数据源，包括AWS、GitHub、Google Drive、Confluence、Jira和Slack等。此工具能显著提高信息检索效率，适合企业内部资源管理。Metasearch支持Docker和Git部署，设置简便，并欢迎社区贡献新的数据源支持。它为企业提供了一个统一的平台，用于快速搜索和访问分散在各种工具和平台上的信息。作为一个轻量级工具，Metasearch仅由约3000行TypeScript代码构成，具有出色的扩展性。

rag - 高效检索增强生成系统RAG实现

GithubLLMRAGtxtai向量搜索图搜索开源项目

RAG with txtai项目实现了一个基于Streamlit的检索增强生成应用。系统集成了向量RAG和图RAG两种方法，通过控制语言模型的上下文来增强回答的准确性。项目支持Docker容器和Python虚拟环境部署，可灵活添加自定义数据并通过环境变量配置模型参数。这一versatile的RAG系统适用于广泛的知识检索和智能问答应用场景。

LLM_Web_search - 增强本地LLM的网页搜索功能，结合DuckDuckGo和多种关键词提取技术

DuckDuckGoGithubLLM_Web_searchOkapi BM25SPLADEtext-generation-webui开源项目

本项目通过特定指令增强本地LLM的网页搜索能力，使用duckduckgo-search进行搜索，并使用LangChain的上下文压缩和Okapi BM25（或SPLADE）技术提取相关信息并添加至模型输出中。支持自定义正则表达式和网页信息读取，推荐使用Llama-3-8B-instruct模型以实现高效搜索与信息提取。提供多种搜索后端与关键词检索器选项，提高兼容性和适用性。

FlexNeuART - 经典和神经网络信息检索的灵活框架

FlexNeuARTGithub信息检索实验框架开源项目排序模型神经网络模型

FlexNeuART是一个轻量级模块化的信息检索框架，适用于研究、教育和评估。该框架支持多种检索方式，包括密集、稀疏和混合检索，并提供多字段多级正向索引功能。FlexNeuART集成了先进的神经网络和传统模型，支持多GPU训练和推理，以及集成学习。通过Python API，用户可以方便地使用检索器和排序器。在MS MARCO文档排序任务中，FlexNeuART展现了优秀的性能，为信息检索领域的研究和应用提供了灵活而强大的工具。

ai-video-search-engine - 智能视频内容检索与分析系统

AI视频搜索引擎GithubJigsawStack向量搜索开源项目视频内容索引视频转录

AI Video Search Engine项目是一种创新型视频搜索引擎，采用先进AI技术实现视频内容的深度索引和智能检索。该系统能够精确定位视频中的特定信息，提供上下文相关的搜索结果，并具备视频摘要生成和智能对话功能。项目整合了Supabase、Hasura和JigsawStack等技术，为视频内容检索提供高效、精准的解决方案，适用于教育、研究和信息获取等领域。

retvec - 多语言文本向量化的高效解决方案

GithubRETVecTensorFlow多语言对抗性弹性开源项目文本向量化

RETVec是一种创新的文本向量化工具，为高效处理多语言文本而开发。它具有内置的抗干扰能力，可应对各种字符级修改。该工具支持超过100种语言，无需额外的词汇表。RETVec作为一个轻量级组件，可无缝集成到TensorFlow模型中。它同时提供TensorFlow Lite和JavaScript版本，适用于移动设备和网页应用。RETVec在提升模型稳定性的同时，保证了计算效率，是文本处理任务的理想选择。

semantic-cache - 基于语义相似度的自然文本缓存工具提升NLP和AI响应效率

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。

mxbai-rerank-xsmall-v1 - 轻量级多语言搜索重排序模型

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型重排自然语言处理

mxbai-rerank-xsmall-v1是一个轻量级多语言搜索重排序模型（reranker）。该模型基于transformers.js实现，可在浏览器中运行，支持多种语言。它在保持小巧的同时，能有效提升搜索结果相关性。这个开源项目适用于需要快速、精准重排序的应用场景，为开发者提供了灵活的定制和集成选项。

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