产品库

一个开源的、增强检索的生成式聊天机器人。

Verba 是一个开源应用程序，旨在提供端到端、流畅且用户友好的检索增强生成（RAG）接口。它结合了最先进的RAG技术和Weaviate的上下文感知数据库，支持本地或通过云部署，可以轻松探索数据集并提取洞见。

先进的AI检索器，用于RAG。

DenserRetriever是一个开源的AI检索模型，专为RAG（Retrieval-Augmented Generation）设计，利用社区协作的力量，采用XGBoost机器学习技术有效结合异构检索器，旨在满足大型企业的需求，并且易于部署，支持docker快速启动。它在MTEB检索基准测试中达到了最先进的准确性，并且Hugging Face排行榜上也有其身影。

基于Linux环境快速部署开源大模型的教程

该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。

开源的先进文本嵌入模型

Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型，专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能，为组织在结合专有数据集与大型语言模型（LLMs）进行检索增强生成（RAG）或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型（xs）到大型（l），具有不同的上下文窗口和参数数量，以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。

科学文献综合检索增强型语言模型

Ai2 OpenScholar是由艾伦人工智能研究所与华盛顿大学合作开发的检索增强型语言模型，旨在帮助科学家通过检索相关文献并基于这些文献生成回答来有效导航和综合科学文献。该模型在多个科学领域中表现出色，特别是在引用准确性和事实性方面。它代表了人工智能在科学研究中应用的重要进步，能够加速科学发现并提高研究效率。

一站式AI数字人系统，支持视频合成、声音合成、声音克隆。

AIGCPanel是一个简单易用的一站式AI数字人系统，小白也可使用。支持视频合成、声音合成、声音克隆，简化本地模型管理、一键导入和使用AI模型。产品背景信息显示，AIGCPanel旨在通过集成多种AI功能，提升数字人素材管理的效率，降低技术门槛，使非专业人士也能轻松管理和使用AI数字人。产品基于AGPL-3.0开源，完全免费，可以直接使用。

开源向量数据库，适用于开发者构建通用AI应用。

Milvus是一个为开发者设计的开源向量数据库，专门用于大规模高维向量的相似性搜索。它支持pip安装，可以与流行的AI开发工具一起使用，并且能够扩展到数十亿个向量。Milvus以其高效的向量相似性搜索能力，帮助开发者构建强大且可扩展的图像检索系统，无论是管理个人照片库还是开发商业图像搜索应用程序，Milvus都提供了一个强大的基础，帮助开发者发掘图像集合中的潜在价值。

提供检索增强生成的API,提高检索能力,针对无法回答的用户问题和混乱的用户输入

Superpowered.ai通过自主研发的技术组件SuperStack,解决了标准RAG流水线在实际使用中出现的许多失败情况。SuperStack包含AutoQuery、相关段落提取和自动上下文注入等技术,可以转换易混淆或表述不当的用户输入为良构的搜索查询,动态检索相关信息,确保语言模型充分理解每段文本的含义。通过Chat端点快速部署会话式AI应用;提供UI组件加速应用开发。可广泛应用于客户支持助理、员工生产力工具、教育应用、法律援助工具等场景。

智能搜索工具，一键检索多个社交平台

Onion AI Search是一个集成了多个社交平台搜索功能的智能搜索工具。它允许用户在一个界面上同时搜索YouTube、Instagram、Facebook、Reddit、LinkedIn、GitHub、TikTok和Netflix等多个平台的内容，极大地提高了信息检索的效率和便捷性。该产品以其简洁的用户界面和强大的搜索能力，为用户提供了一个全新的网络信息检索体验。

开源的基于深度文档理解的RAG（检索增强生成）引擎

RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。

简单快速的检索增强型生成模型

LightRAG是一个基于检索增强型生成模型，旨在通过结合检索和生成的优势来提升文本生成任务的性能。该模型在保持生成速度的同时，能够提供更准确和相关的信息，这对于需要快速且准确信息检索的应用场景尤为重要。LightRAG的开发背景是基于对现有文本生成模型的改进需求，特别是在需要处理大量数据和复杂查询时。该模型目前是开源的，可以免费使用，对于研究人员和开发者来说，它提供了一个强大的工具来探索和实现基于检索的文本生成任务。

一个简单的检索增强生成框架，使小型模型通过异构图索引和轻量级拓扑增强检索实现良好的RAG性能。

MiniRAG是一个针对小型语言模型设计的检索增强生成系统，旨在简化RAG流程并提高效率。它通过语义感知的异构图索引机制和轻量级的拓扑增强检索方法，解决了小型模型在传统RAG框架中性能受限的问题。该模型在资源受限的场景下具有显著优势，如在移动设备或边缘计算环境中。MiniRAG的开源特性也使其易于被开发者社区接受和改进。

医疗领域检索式问答模型

MedRAG是一个针对医疗领域设计的检索式问答（Retrieval-Augmented Generation）模型。它结合了信息检索和文本生成技术，旨在提供准确的医疗信息查询和回答。

视觉语言模型高效文档检索工具

ColPali 是一种基于视觉语言模型的高效文档检索工具，它通过直接嵌入文档页面图像的方式来简化文档检索流程。ColPali 利用了最新的视觉语言模型技术，特别是 PaliGemma 模型，通过晚交互机制实现多向量检索，从而提高检索性能。这一技术不仅加快了索引速度，降低了查询延迟，而且在检索包含视觉元素的文档方面表现出色，例如图表、表格和图像。ColPali 的出现，为文档检索领域带来了一种新的“视觉空间检索”范式，有助于提高信息检索的效率和准确性。

医疗领域检索式问答基准测试

Benchmark Medical RAG是一个专注于医疗领域的检索式问答（Retrieval-Augmented Generation）基准测试平台。它提供了一系列的数据集和评估工具，旨在推动医疗信息检索和生成模型的研究。

免费开源AI模型推理服务

Tost AI是一个免费、非盈利、开源的服务，它为最新的AI论文提供推理服务，使用非盈利GPU集群。Tost AI不存储任何推理数据，所有数据在12小时内过期。此外，Tost AI提供将数据发送到Discord频道的选项。每个账户每天提供100个免费钱包余额，如果希望每天获得1100个钱包余额，可以订阅GitHub赞助者或Patreon。Tost AI将演示的所有利润都发送给论文的第一作者，其预算由公司和个人赞助者支持。

自定义AI助手，无需预格式化，轻松存储和检索内容

The Attic AI革新了您的知识管理体验。我们基于人工智能的存储和搜索功能简化了文档中的信息组织和检索，为客户和员工提供了关键信息的即时访问。拥抱无缝高效的方法处理不断增长的知识库，与The Attic一起体验吧。

开源的深度研究工具，旨在通过开源框架复现类似Deep Research的功能

Open-source DeepResearch 是一个开源项目，旨在通过开源的框架和工具复现类似 OpenAI Deep Research 的功能。该项目基于 Hugging Face 平台，利用开源的大型语言模型（LLM）和代理框架，通过代码代理和工具调用实现复杂的多步推理和信息检索。其主要优点是开源、可定制性强，并且能够利用社区的力量不断改进。该项目的目标是让每个人都能在本地运行类似 DeepResearch 的智能代理，使用自己喜爱的模型，并且完全本地化和定制化。

多语言嵌入模型，用于视觉文档检索。

vdr-2b-multi-v1 是一款由 Hugging Face 推出的多语言嵌入模型，专为视觉文档检索设计。该模型能够将文档页面截图编码为密集的单向量表示，无需 OCR 或数据提取流程即可搜索和查询多语言视觉丰富的文档。基于 MrLight/dse-qwen2-2b-mrl-v1 开发，使用自建的多语言查询 - 图像对数据集进行训练，是 mcdse-2b-v1 的升级版，性能更强大。模型支持意大利语、西班牙语、英语、法语和德语，拥有 50 万高质量样本的开源多语言合成训练数据集，具有低 VRAM 和快速推理的特点，在跨语言检索方面表现出色。

一个用于构建Retrieval-Augmented Generation (RAG)应用的开源项目。

bRAG-langchain是一个开源项目，专注于Retrieval-Augmented Generation (RAG)技术的研究与应用。RAG是一种结合了检索和生成的AI技术，通过检索相关文档并生成回答，为用户提供更准确、更丰富的信息。该项目提供了从基础到高级的RAG实现指南，帮助开发者快速上手并构建自己的RAG应用。其主要优点是开源、灵活且易于扩展，适合各种需要自然语言处理和信息检索的应用场景。

视觉增强的检索与生成系统

VARAG是一个支持多种检索技术的系统，优化了文本、图像和多模态文档检索的不同用例。它通过将文档页面作为图像嵌入，简化了传统的检索流程，并使用先进的视觉语言模型进行编码，提高了检索的准确性和效率。VARAG的主要优点在于它能够处理复杂的视觉和文本内容，为文档检索提供强大的支持。

视频内容的快速检索工具

Spottr是一个利用高级算法快速定位视频内容的工具，它通过自然语言处理技术，让用户能够在海量视频资料中迅速找到所需时刻，极大地提高了视频检索的效率和准确性。它适用于各种场景，如安全监控、野生动物监测、视频制作等，能够为不同行业的用户带来极大的便利。

AI视频检索，让视频检索更智能！

Q.AI是一款基于人工智能技术的视频检索和生成工具。它能够通过对视频内容的理解，为用户提供更加精准的视频检索服务，并且能够根据用户的输入快速生成专业级短视频。Q.AI的优势在于它能够大大提高视频检索和创作的效率，让用户能够更加轻松地找到自己需要的视频内容或者创作出高质量的短视频。

免费使用开源LLMs的AI答案引擎

Ubdroid AI Answer Engine是一款基于人工智能的工具，使用开源LLMs为用户提供答案。它通过处理用户查询并从开源LLMs中获取相关信息来工作。准确性取决于开源LLMs提供的数据。对于免费模型，请求限制为每分钟10个。如果发现某个模型不起作用，请选择另一个模型。

多语言多模态嵌入模型，用于文本和图像检索。

jina-clip-v2是由Jina AI开发的多语言多模态嵌入模型，支持89种语言的图像检索，能够处理512x512分辨率的图像，提供从64到1024不同维度的输出，以适应不同的存储和处理需求。该模型结合了强大的文本编码器Jina-XLM-RoBERTa和视觉编码器EVA02-L14，通过联合训练创建了对齐的图像和文本表示。jina-clip-v2在多模态搜索和检索方面提供了更准确、更易用的能力，特别是在打破语言障碍、提供跨模态理解和检索方面表现出色。

基于GPT的视频检索和传输代理

StreamRAG是一个开源的视频检索和流媒体代理,使用GPT理解用户的查询意图,并从视频数据库中检索相关视频进行回复。它支持上传和管理视频集合,并通过RESTful API将其发布为ChatGPT技能,以提供语音搜索和响应能力。

开源AI工具目录

RightAI是一个开源的AI工具目录，每天由GPT-4o、Claude-3.5更新，提供免费提交服务以增强SEO。

视觉位置识别通过图像片段检索

Revisit Anything 是一个视觉位置识别系统，通过图像片段检索技术，能够识别和匹配不同图像中的位置。它结合了SAM（Spatial Attention Module）和DINO（Distributed Knowledge Distillation）技术，提高了视觉识别的准确性和效率。该技术在机器人导航、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。

AI搜索、划词翻译、网页总结，提升阅读与检索效率。

星火插件是由科大讯飞推出的一款浏览器插件，集成了AI搜索、划词翻译、网页总结等功能，旨在提升用户在网页阅读和信息检索中的效率。该插件通过人工智能技术，实现了对网页内容的快速理解和处理，帮助用户节省时间，提高工作效率。星火插件免费提供给用户使用，定位于提升个人和企业的生产力。

开源的 RAG 框架

Embedchain 是一个开源的 RAG 框架，旨在简化 AI 应用的创建和部署。它以 “常规但可配置” 为设计原则，既适用于软件工程师，也适用于机器学习工程师。Embedchain 简化了 RAG 应用的创建过程，提供了一个无缝的管理各种非结构化数据的流程。它可以高效地将数据分成可管理的块，生成相关的嵌入，并将它们存储在矢量数据库中以实现优化的检索。借助各种多样的 API，它使用户能够提取上下文信息、找到精确的答案或参与交互式聊天对话，所有这些都根据他们自己的数据进行定制。