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tantivy

Rust编写的快速全文搜索引擎库

Tantivy是一个Rust编写的全文搜索引擎库,提供类似Apache Lucene的功能。它支持全文搜索、多语言分词、BM25评分和自然语言查询。Tantivy以快速性能和低启动时间见长,适合构建各类搜索应用。该库具备增量索引、多线程处理、压缩存储等特性,为开发者提供了构建搜索引擎的灵活选择。

rust-id3 - Rust语言实现的多功能ID3元数据处理库
GithubID3Rust元数据开源项目标签处理音频文件
rust-id3是一个功能强大的ID3元数据处理Rust库,支持ID3v1及ID3v2各版本格式。它能处理MP3、WAV和AIFF文件,提供文本、图片、章节等多种帧的处理能力,并支持多种字符编码。该库API设计清晰,便于开发者读取、修改和创建ID3标签,适用于多种音频文件元数据管理场景。rust-id3库提供全面的ID3元数据处理功能,性能优异,使开发者能轻松管理音频文件的元数据信息。
tntsearch - PHP全文搜索引擎 支持模糊搜索和实时索引更新
GithubPHPTNTSearch全文搜索开源项目模糊搜索索引
TNTSearch是一款用PHP开发的全文搜索引擎,具备模糊搜索、地理搜索和文本分类等功能。该引擎支持实时索引更新,无需频繁重建索引。TNTSearch部署简便,配置灵活,支持多语言词干提取,适合为各类应用添加高效的搜索功能。
sonic - 快速轻量的开源搜索后端
GithubSonic全文索引开源项目性能优化搜索后端
Sonic是一个开源的搜索后端,具有快速、轻量和无模式等特点。它可以在微秒级时间内处理搜索请求,支持自然语言查询处理和搜索建议功能。相比Elasticsearch等全功能搜索引擎,Sonic提供了一种简单高效的替代方案。该项目重视性能优化和代码质量,致力于提供稳定、快速且资源占用少的搜索服务。
bevy - Rust驱动的高性能开源游戏引擎
BevyECSGithubRust开源开源项目游戏引擎
Bevy是一款基于Rust语言的开源游戏引擎,专注于简洁性和数据驱动设计。它支持2D和3D开发,采用实体组件系统架构,具有模块化和高性能特性。Bevy为初学者提供了容易上手的环境,同时为经验丰富的开发者提供了充分的灵活性。尽管目前仍在持续开发中,Bevy已成为Rust游戏开发生态系统中一个备受关注的项目。
tiktoken-rs - OpenAI模型专用的Rust分词和计数库
GPTGithubOpenAIRusttiktoken-rstokenizer开源项目
tiktoken-rs是一个Rust实现的文本分词库,特别为OpenAI的GPT和其他相关模型设计,具备分词和计数的功能。支持多种OpenAI编码格式如GPT-3和GPT-4,用户可以通过Cargo轻松安装并使用,并在开源库中找到完整的示例。适用于需要高效、准确文本处理的开发者。
llama2.rs - Rust开发的高效Llama2 CPU推理库
CPU推理GithubLlama2RustSIMD开源项目量化
llama2.rs是一个用Rust开发的Llama2 CPU推理库,专注于提供高性能的推理能力。项目支持4位GPT-Q量化、批量预填充提示标记、SIMD加速和内存映射等技术,实现了70B模型的即时加载。通过Python API,开发者可在普通台式机上运行70B Llama2模型(1 token/s)和7B模型(9 tokens/s)。该项目为大规模语言模型的CPU推理提供了高效且灵活的开源解决方案。
qdrant - 面向AI应用的向量相似性搜索引擎和数据库
AI应用GithubQdrant向量搜索引擎开源项目热门神经网络语义搜索
Qdrant是一个面向AI应用的向量相似性搜索引擎和数据库,提供了一个便捷的API用于存储、搜索和管理数据点。它支持扩展筛选,可用于各种基于神经网络或语义匹配的应用,如分面搜索等。Qdrant支持完全托管的云服务,包括免费层。具备高性能和可扩展性,适用于各种规模的部署。
indexify - 构建快速数据管道 实时处理非结构化数据的开源引擎
GithubIndexify向量数据库开源项目提取器数据管道非结构化数据
Indexify是一个开源引擎,用于构建处理非结构化数据的快速数据管道。它支持视频、音频、图像和文档处理,使用可重用提取器进行数据嵌入、转换和特征提取。系统能自动更新向量数据库和结构化数据库,支持增量提取,并提供提取器SDK。Indexify预置多种提取器,兼容多种LLM框架和存储系统,可本地运行原型。这些特性使其成为实时RAG应用和智能体的高效数据处理解决方案。
alexandria - 高效全文索引与哈希表的开源搜索引擎
AlexandriaDockerGithub开源项目构建指南测试套件调试
Alexandria开源搜索引擎项目聚焦高效全文索引和哈希表技术,提供详细文档和多种构建方式。支持Docker容器化和手动构建,配备完整测试套件保障质量。项目为开发者提供了深入研究和参与搜索引擎开发的平台,是搜索技术学习和创新的重要资源。
daachorse - 基于双数组Aho-Corasick算法的快速多模式匹配Rust库
Aho-CorasickGithubRustdaachorse双数组多模式匹配开源项目
daachorse是一个Rust实现的高效多模式匹配库,采用紧凑的双数组数据结构实现Aho-Corasick算法。相比其他实现,它具有更快的匹配速度和更小的内存占用。该库支持重叠匹配、非重叠匹配和最长匹配等多种模式,可处理UTF-8和Unicode字符串。daachorse提供no_std支持,并附带命令行工具,适用于广泛的文本搜索场景。
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