SkyPilot RAG 是一个结合了向量搜索和大型语言模型的检索增强生成系统。它通过语义搜索和智能问答，为法律专业人士提供高效的信息检索和分析工具。该系统基于 SkyPilot 构建，能够管理基础设施并高效利用计算资源，支持在任何云环境或 Kubernetes 上部署。其主要优点包括高准确性、上下文感知能力和可追溯性，能够显著提高法律文档处理的效率和可靠性。
需求人群：
"该产品主要面向法律专业人士，包括律师、法务人员和法律研究者。它能够帮助他们快速查找相关法律先例，分析复杂法律场景，并从大量文档中提取有用信息，从而提高工作效率和决策质量。"
使用场景示例：
法律专业人士可以使用 SkyPilot RAG 快速查找相关法律案例。
用户可以通过语义搜索功能，从大量法律文档中提取关键信息。
该系统支持多云部署，满足不同用户的需求。
产品特色：
使用 SkyPilot 管理基础设施，简化大规模作业的运行。
通过向量嵌入实现法律文档的语义搜索。
结合 DeepSeek R1 模型生成智能问答答案。
支持多云环境和 Kubernetes 部署，提高灵活性。
自动处理作业状态管理和故障恢复，确保高效运行。
使用教程：
1. 安装 SkyPilot 并设置存储桶名称。
2. 使用 batch_compute_embeddings.py 脚本计算文档嵌入。
3. 使用 build_rag.yaml 构建向量数据库。
4. 使用 serve_rag.yaml 部署 RAG 服务。
5. 通过 Sky Serve 获取服务端点并开始查询。
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SkyPilot RAG 是一个基于 SkyPilot 的检索增强生成系统，用于处理大规模法律文档搜索和分析。
SkyPilot RAG 是一个结合了向量搜索和大型语言模型的检索增强生成系统。它通过语义搜索和智能问答，为法律专业人士提供高效的信息检索和分析工具。该系统基于 SkyPilot 构建，能够管理基础设施并高效利用计算资源，支持在任何云环境或 Kubernetes 上部署。其主要优点包括高准确性、上下文感知能力和可追溯性，能够显著提高法律文档处理的效率和可靠性。
首个AI互动式搜索引擎,改变搜索方式
简单搜索是一个基于人工智能的互动式搜索引擎,通过理解用户意图,提供个性化的搜索结果和推荐。简单搜索可以像聊天一样进行交互式搜索,同时拥有强大的语义理解能力,能够准确捕捉用户需求,大大提高搜索效率。
秘塔AI搜索,没有广告,直达结果
秘塔AI搜索是一个基于大模型的新一代智能搜索引擎。它通过理解用户意图,提供无广告、高质量的搜索结果,让用户快速直达所需信息。秘塔AI搜索具有语义理解能力强、支持多轮对话式搜索、支持语音输入等优点,可 SIGNIFICANTLY 提高搜索效率。
企业级搜索与检索增强型基础模型
Rerank 3是一个针对企业搜索和检索辅助生成(RAG)系统优化的新型基础模型。它支持多语种、多结构数据搜索,提供高精度的语义重排,大幅提升响应准确度和延迟,同时大幅降低总体拥有成本。Rerank 3可无缝集成到任何数据库或搜索引擎中,并支持与现有应用程序原生搜索功能无缝对接。
基于Upstash Vector的维基百科语义搜索工具。
这是一个使用Next.js构建的项目，利用Upstash Vector提供维基百科的语义搜索功能。项目通过优化和加载自定义的Google字体Inter，实现了对维基百科内容的高效搜索和检索。
与Garry Tan聊天的检索增强型LLM聊天机器人
ArguflowChat是一款检索增强型LLM聊天机器人，可以与Garry Tan进行对话。它具有以下功能和优势：提供定制化解决方案、与Garry Tan进行对话、通过电子邮件联系。
利用向量搜索技术，实现基于描述搜索相关股票的工具。
概念股搜索器是一款基于自然语言处理和向量搜索技术的在线工具，它能够对用户输入的任意描述进行语义匹配，快速找到与之相关的中国A股上市公司股票。该产品的主要优点在于其创新的搜索方式，能够处理意象、概念、关键词等多种形式的输入，为用户提供一种全新的股票搜索体验。产品背景信息显示，它旨在帮助用户在投资决策时，能够快速获取相关信息，但请注意，搜索结果仅供参考，不构成投资建议。
长文本问答增强型检索生成模型
LongRAG是一个基于大型语言模型（LLM）的双视角、鲁棒的检索增强型生成系统范式，旨在增强对复杂长文本知识的理解和检索能力。该模型特别适用于长文本问答（LCQA），能够处理全局信息和事实细节。产品背景信息显示，LongRAG通过结合检索和生成技术，提升了对长文本问答任务的性能，特别是在需要多跳推理的场景中。该模型是开源的，可以免费使用，主要面向研究者和开发者。
360集团推出的新一代AI搜索引擎
360AI搜索是360集团推出的新一代AI搜索引擎,通过语义理解、知识图谱等技术,可以准确理解用户的搜索意图,主动提问补全信息,从海量网页中深度提取相关内容,最终给出结构清晰、全面准确的答案,大大提升了搜索的便捷性和准确性。
探索维基百科的语义搜索能力。
Wikipedia Semantic Search 是一个实验性项目，展示了 Upstash Vector 在处理大型数据集时的可扩展性。该项目将 2300 万篇维基百科文章在 11 种语言中进行了向量化处理，并在一个 Upstash Vector 索引中存储了 1440 万个向量。这使得用户能够通过语义搜索来探索维基百科的内容，而不仅仅是传统的关键词搜索。
智能搜索API，提供高效信息检索。
RAG Search API是一个由thinkany.ai开发的智能搜索API，它利用RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，结合了检索和生成的特点，为用户提供高效、准确的信息检索服务。该API支持自定义配置，包括搜索数量、是否进行重排、过滤等，能够满足不同用户的需求。
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。
Go语言库，用于嵌入式向量搜索和语义嵌入
kelindar/search 是一个Go语言库，它提供了嵌入式向量搜索和语义嵌入的功能，基于llama.cpp构建。这个库特别适合于小到中型项目，需要强大的语义搜索能力，同时保持简单高效的实现。它支持GGUF BERT模型，允许用户利用复杂的嵌入技术，而不需要深陷传统搜索系统的复杂性。该库还提供了GPU加速功能，能够在支持的硬件上快速进行计算。如果你的数据集少于100,000条目，这个库可以轻松集成到你的Go应用中，实现语义搜索功能。
增强搜索结果的Google ChatGPT插件
通过下载Google Chrome的ChatGPT插件，增强搜索结果体验。使用ChatGPT与Chrome浏览器集成，用户可以轻松访问模型的回答，同时查看Google搜索结果，快速高效地找到所需信息。
现代化搜索增强工具，为您的网站添加ChatGPT搜索
ModernQuery是一个无需编码的搜索增强工具，可将ChatGPT集成到您的网站搜索中。它提供更好的搜索结果、实时搜索建议和聊天式搜索，使用户能够通过提问获得准确的回答。ModernQuery适用于各种网站，可提供更智能和个性化的搜索体验。
视频驱动的 AI 内存库，通过语义搜索快速存储文本。
Memvid 是一种革命性的 AI 内存管理解决方案，通过将文本数据编码为视频，实现对数百万个文本块的快速语义搜索。它相比传统的向量数据库更加高效，存储占用小，能在没有数据库的情况下快速访问信息。该产品的价格为免费，并定位于提升知识管理和信息检索的效率。
科学文献合成的检索增强型语言模型
OpenScholar是一个检索增强型语言模型（LM），旨在通过首先搜索文献中的相关论文，然后基于这些来源生成回答，来帮助科学家有效地导航和综合科学文献。该模型对于处理每年发表的数百万篇科学论文，以及帮助科学家找到他们需要的信息或跟上单一子领域最新发现具有重要意义。
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。
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。
360集团推出的新一代AI搜索引擎
360AI搜索是360集团推出的新一代AI搜索引擎,通过语义理解、知识图谱等技术,可以准确理解用户的搜索意图,主动提问补全信息,从海量网页中深度提取相关内容,最终给出结构清晰、全面准确的答案,大大提升了搜索的便捷性和准确性。
基于视觉语言模型的检索增强型生成模型
VisRAG是一个创新的视觉语言模型（VLM）基础的RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程。与传统的基于文本的RAG不同，VisRAG直接将文档作为图像通过VLM进行嵌入，然后检索以增强VLM的生成能力。这种方法最大限度地保留了原始文档中的数据信息，并消除了解析过程中引入的信息损失。VisRAG模型在多模态文档上的应用，展示了其在信息检索和增强文本生成方面的强大潜力。
法律数据新一代智能引擎
得理法搜是一个基于法律大模型开发的智慧法律系统，提供'AI+律师'的解决方案，旨在通过智能化手段提升法律服务效率和质量。产品背景信息显示，得理法搜拥有5亿+法律数据，包括知识产权和地产工程两大专业数据库，具备数据实时更新和多重检索方式，能够结果多维呈现。产品定位于法律行业的智能化变革引领者，通过智能化技术为法律从业者提供全方位的支持。
多模态嵌入模型，实现文本、图像和截图的无缝检索。
Voyage AI推出的voyage-multimodal-3是一款多模态嵌入模型，它能够将文本和图像（包括PDF、幻灯片、表格等的截图）进行向量化处理，并捕捉关键视觉特征，从而提高文档检索的准确性。这一技术的进步，对于知识库中包含视觉和文本的丰富信息的RAG和语义搜索具有重要意义。voyage-multimodal-3在多模态检索任务中平均提高了19.63%的检索准确率，相较于其他模型表现出色。
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。
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。
智能开放的法律搜索引擎
元典智库是一个专注于法律领域的智能搜索引擎，提供海量的法律文献、案例、法规等资源。它通过先进的数据分析技术，为用户提供精准的法律信息检索服务，帮助法律专业人士、学者和普通用户快速获取所需法律资料。产品背景信息显示，元典智库拥有庞大的数据量和用户基础，其重要性在于为法律领域提供高效、便捷的信息支持，同时，通过裁判数据分析等功能，增强了法律决策的科学性和准确性。产品定价方面，用户可以访问产品定价页面了解详细信息。
纳米AI搜索 （原360AI搜索），拍照问，语音搜，一切答案皆可生成视频
纳米搜索是一款能够模拟人类思维过程的搜索工具，它通过专家协同（CoE）的慢思考模式，为用户提供了一种全新的搜索体验。该产品通过分析用户的搜索需求，不仅能够展示已有的图文和视频内容，还能对搜索结果进行改写和创造，从而帮助用户更深入地理解和探索信息。纳米搜索的主要优点在于其能够将搜索结果转化为创意资源，并形成视频创作，实现搜索即创作，从根本上改写了搜索引擎的定义和形态。
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