AI 资源库 · 已整理 3 项
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makoy-daniot2001/agent-session-mirror · Best AI Coding Agent Observability Tool 2026 - Self-Bench & Semantic Search
该项目是面向 AI 编程代理的会话观测与分析层，用于记录代理的搜索会话与检索路径，并基于历史数据对检索环节进行自评测：它结合 BM25 关键词检索与语义检索，做混合召回，再用 cross-encoder 重排结果，并提供响应式仪表盘展示检索指标。项目还支持调用 OpenAI、Claude 兼容的 API 为检索流程生成查询变体，并做压力评测。README 说明它只优化检索相关性，不承担代码安全审计职责；本卡片未实际安装或验证该项目。
miguelzzzzzzzz/CitationNeeded · Production-style RAG engine: configurable chunking, hybrid BM25 + vector retrieval, cross-encoder reranking, cited structured answers, FastAPI, and reproducible retrieval evals.
CitationNeeded 是一个面向生产风格的检索增强生成（RAG）服务，采用类型化、可替换的流水线阶段，支持 Markdown/HTML/PDF/文本加载、结构感知分块并保留精确字符偏移，稀疏 BM25 与向量检索混合并可用 cross-encoder 重排，输出带原文引用和 Pydantic 校验结构的答案。项目提供 FastAPI 只读索引服务及 Docker 配置，并附带基于 SciFact（BEIR）的可复现检索评测，报告 Recall@K、MRR、nDCG 等指标及逐阶段延迟。
JiamanBettyWu/retrieval-lab · Two-stage RAG retriever measured against a computed oracle ceiling on BEIR
retrieval-lab 是一个检索质量实验项目：以 BEIR（NFCorpus、SciFact、FiQA）为基准，用 NDCG@10、MRR@10、Recall@100 等指标，对两阶段 RAG 检索器（双编码器召回 + 交叉编码器重排）的每一处改动进行测量，包括用 LoRA 微调编码器后发现效果变差的结果也如实保留。项目还计算 oracle 重排上限，区分“相对基线提升”与“占可用提升空间的百分比”，并讨论 qrel 密度、基线 NDCG 等混杂因素的归因分析；后续阶段计划把已验证的检索器接到生成器后面，用与人工标注校准的 LLM-as-judge 评测有据回答。