AI 资源库 · 已整理 3 项
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negativexq/knowledge-base-rag · Production-style multilingual RAG with tenant-safe retrieval, evidence provenance, deterministic validation, observability, and reproducible evaluation.
该项目是一个生产风格的多语言 RAG 平台，覆盖混合检索（Qdrant 稠密+BM25、RRF 融合、BGE 重排序）、租户与角色授权边界、SectionAware 证据构建、请求级 support ID 与引用校验、Architecture V2 发生账本式关键值一致性校验、OpenTelemetry/Jaeger 可观测性以及可复现的离线评测与失败归因。README 提供本地运行的 Quickstart，并强调其定位为 portfolio 系统而非生产服务声明。
KonstantinStarovoytov/agent-docs · Hybrid RAG MCP server: fresh official docs of Claude Code, Cursor, Codex and MCP for any AI agent, with an eval gate
Agent Docs 是一个混合 RAG 服务，索引约 600 页 Claude Code、Cursor、Codex 与 MCP 的官方文档并每日自动刷新，通过 MCP 工具（search_docs、read_section）或 REST 接口供 AI Agent 调用，返回带引用的检索结果与答案。其检索链路包含翻译、混合检索（Embedding + BM25）、RRF 融合、Cohere 重排、阈值拒答与上下文选择，并配有 Langfuse 追踪和评估回归门禁。
anassoooo/fathom-search · Multimodal product search over 35K products: hybrid retrieval (dense + BM25 + CLIP), cross-encoder reranking, LLM query understanding, and offline evaluation. FastAPI + Qdrant + Next.js.
Fathom 是一个面向 3.5 万余件 Amazon 商品的多模态检索项目，支持用文字或图片搜索商品。它把稠密向量、BM25 与 CLIP 文本到图像检索在服务端用 RRF 融合，再经 MiniLM 交叉编码器重排，并用 LLM 把“适合扁平足、80 美元以内的舒适跑鞋”这类口语化请求解析成干净查询、硬性预算和类目加权。项目包含数据质量审计、离线检索与查询理解评测报告，技术栈为 FastAPI、Qdrant、Next.js。