David-Lolly / TinyAISearchLinks
TinyAISearch 是一个轻量但强大的 AI 搜索项目,为你完整揭示从智能搜索规划、网页爬取、内容召回到流式问答的 RAG 全链路。 项目独创网页级召回 (V2) 模式,旨在为大语言模型提供更完整、连贯的上下文,超越传统 RAG 的碎片化知识。同时,项目内置多种可配置的召回策略(如相似度、BM25、多路召回等),支持任意兼容 OpenAI API 的大模型,并配备了现代化的 Vue 3 前端。 无论你是想深入学习 RAG 技术,还是想快速构建自己的 AI 搜索引擎,TinyAISearch 都是很好的起点。
☆74Updated 4 months ago
Alternatives and similar repositories for TinyAISearch
Users that are interested in TinyAISearch are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 一个用于BiliBili网站实时热点&舆情分析的AI 智能体☆85Updated last year
- AFAC2024金融智能创新大赛☆63Updated last year
- 大语言模型应用:RAG、NL2SQL、聊天机器人、预训练、MOE混合专家模型、微调训练、强化学习、天池数据竞赛☆74Updated 10 months ago
- 筱可的工程实验仓库!☆104Updated 2 months ago
- 数据科学教程、大模型实践案例☆147Updated 6 months ago
- RAG-QA-Generator 是一个用于检索增强生成(RAG)系统的自动化知识库构建与管理工具。该工具通过读取文档数据,利用大规模语言模型生成高质量的问答对(QA对),并将这些数据插入数据库中,实现RAG系统知识库的自动化构建和管理。☆255Updated last year
- 快速入门RAG与私有化部署☆211Updated last year
- 基于ReAct手搓一个Agent Demo☆161Updated 6 months ago
- 在RAG技术中,嵌入向量的生成和匹配是关键环节。本文 介绍了一种基于CLIP/BLIP模型的嵌入服务,该服务支持文本和图像的嵌入生成与相似度计算,为多模态信息检索提供了基础能力。☆40Updated last year
- 手把手带你从0到1实现大模型agent☆121Updated last year
- FinQwen: 致力于构建一个开放、稳定、高质量的金融大模型项目,基于大模型搭建金融场景智能问答系统,利用开源开放来促进「AI+金融」。☆427Updated last year
- Qwen3 Fine-tuning: Medical R1 Style Chat☆254Updated 7 months ago
- Achieve your exclusive DeepResearch.☆22Updated 8 months ago
- GraphRAG的应用实例,项目特点在于提供了替换OpenAI模型的方法,并通过修改原有提示和切分文档的方法,提高了GraphRAG处理中文内容的能力。☆182Updated last year
- AI 应用示例合集☆110Updated last year
- 个人关于大模型的记忆宝藏☆50Updated 8 months ago
- unify-easy-llm(ULM)旨在打造一个简易的一键式大模型训练工具,支持Nvidia GPU、Ascend NPU等不同硬件以及常用的大模型。☆59Updated last year
- prompt 工程项目案例☆108Updated 2 weeks ago
- 基于大语言模型的检索增强生成RAG示例☆167Updated 7 months ago
- 大语言模型微调,Qwen2VL、Qwen2、GLM4指令微调☆584Updated 7 months ago
- 基于LangGraph开发的智能体项目,可借助大模型自动调用工具规划旅游行程,包括景点搜索、交通查询、饭店酒店查询等功能☆37Updated last year
- 智谱AI 2024年金融行业大模型挑战赛仓库☆57Updated 10 months ago
- 利用免费的大模型api来结合你的私域数据来生成sft训练数据(妥妥白嫖)支持llamafactory等工具的训练数据格式synthetic data☆190Updated last year
- 构建一个基于大模型的智能客服系统,可提供静态知识问答(静态数据)、动态知识问答(数据库),业务办理(api调用)等功能,同时系统具有自我学习能力。定期的反思可让系统变得更强大。☆77Updated last month
- TinyRAG☆393Updated 6 months ago
- 探索 LLM 在法律行业的应用潜力☆97Updated last year
- 金融多模态研究报告生成☆114Updated 6 months ago
- 从零搭建Agent框架(Build LLM ReAct Agent from scratch)☆107Updated last year
- [2025-上海人工智能实验室书生实训营十佳、优秀项目]☆40Updated 3 months ago
- 从0开始,将chatgpt的技术路线跑一遍。☆269Updated last year