AI 资源库 · 已整理 13 项
查看与语义搜索相关的 AI 资讯、工具、Skill、工作流和开源项目。
srikanthbhompally8/ai-recruiter-assistant · "Intelligent recruitment platform powered by AWS Bedrock"
AI Recruiter Assistant 是一个端到端的招聘辅助平台，利用 AWS Bedrock 提供 AI 分析与语义搜索能力，自动化简历解析、候选人匹配和职位需求管理。后端采用 FastAPI、PostgreSQL 15 + pgvector 和 SQLAlchemy，前端采用 React 18、Redux Toolkit、Tailwind CSS 与 Vite，并包含 JWT 认证、REST API（Swagger 文档）和 Docker 等基础设施配置。项目当前为 Phase 1，后续规划包括高级匹配、面试安排、分析与 ATS 集成等。
ELSAKKK/mnemos-mcp · 🧠 Transform documentation chaos into a structured memory system with Mnemos, your self-hosted, multi-context knowledge server for developers.
mnemos-mcp 是一个自托管的知识服务器，用于把文档转成可检索的知识。它支持多集合隔离、确定性的文档摄入流程和本地向量检索，数据留在本机，不依赖外部服务，且不绑定特定供应商。适用于开发者按主题整理文档并做本地语义搜索。
nshkrdotcom/portfolio_coder · Code Intelligence Platform: Repository analysis, semantic code search, dependency graphs, and AI-powered code understanding built on the Portfolio RAG ecosystem. Features multi-language parsing (Elixir, Python, JavaScript, TypeScript), AST-aware chunking, call graph analysis, and intelligent code agents for review, refactoring, and documentation.
Portfolio Coder 是一个基于 Portfolio RAG 生态构建的代码智能平台，提供代码仓库索引、语义代码搜索、依赖图谱分析以及 AI 驱动的代码审查、重构建议和文档生成能力。项目支持 Elixir、Python、JavaScript/TypeScript 等多语言解析，具备 AST 感知分块、调用图分析和智能代码代理，并以 Elixir Mix 任务提供 CLI 与编程接口，用于集中管理多个项目仓库。
api-evangelist/marqo · Marqo — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. Marqo is an open-source, multimodal vector search engine that lets developers index text and images, generate embeddings on the fly, and run tensor, lexical, and hybrid search through a single REST API.
Marqo 是一个开源的多模态向量搜索引擎，开发者可通过单一 REST API 索引文本与图像、即时生成嵌入，并执行张量、词法与混合搜索。引擎基于 Vespa 做存储与检索、FastAPI 提供 HTTP 接口，并在引擎内集成模型推理（Sentence Transformers、OpenCLIP、ONNX），一次 docker run 即可启动可用的语义搜索栈。该 Apache 2.0 开源引擎已被维护者标记为不再维护（deprecated），官方转向托管电商搜索产品，但项目仍被广泛 fork、下载与自托管，并有 Python 客户端、Terraform provider、InstantSearch 客户端、电商嵌入模型与研究项目等配套仓库。
Daubingweirdie414/multimodal-rag · Enable unified search and AI answers across text, images, audio, and video using multimodal retrieval-augmented generation with source citations.
multimodal-rag 是一个本地运行的 Windows 应用，将文本、PDF、图像、音频和视频等不同格式文件统一处理为可检索数据，借助向量空间模型与 AI 模型实现一次输入即可跨文件类型搜索，并在回答中附带来源文件引用，点击引用可打开原始文件。
tsgreenberg1217/aimuro · AI-powered rules assistant for the Gundam Trading Card Game.
AiMURO 是一个面向高达集换式卡牌游戏的 AI 规则助手，通过自然语言回答规则问题。项目结合对官方规则文档的语义检索与实时卡牌数据查询，将回答建立在权威资料之上。技术上采用 Planner + 工具调用的 Agentic RAG 方式，按请求决定所需信息，并使用声明式嵌入切分策略提升检索精度；卡牌数据经 GraphQL 实时获取。运行时基于 Kotlin / Spring Boot 与 Spring AI，支持 OpenAI 或本地 Ollama 双模型配置，并通过 Redis Streams 实现可重连的 SSE 流式输出。
r0shi/harborclerk · An MCP server that lets AI agents query your document archive instead of uploading it — with OCR, hybrid search, and cited local-AI answers in a private, Mac-native app.
Harbor Clerk 是一个面向小团队、独立运营者和研究者的本地优先文档智能工具，能够监控文件夹并在本地完成文本提取、OCR、分块、嵌入、混合检索与引用式问答。它支持通过 MCP 或 CLI 让外部 AI 智能体以只读、受限方式查询知识库，仅返回检索片段和引用而非整个文档集，文档原始文件保留在原位置，适合关注隐私、不希望上传资料的场景。
Pinterest Engineering 对其 Manas 搜索平台进行升级，以管理海量数据并提升搜索与发现效率。通过应用标量量化和乘积量化，内存占用显著降低，同时保持高召回率。该平台利用 SSD 优化性能，并正转向多向量模型以实现更精细的相关性匹配。作者：Olimpiu Pop
mahdidjemaci/production-rag · 🔍 Enhance retrieval accuracy with a production-ready RAG system that integrates semantic and lexical search for optimal results.
production-rag 是一个生产级检索增强生成（RAG）系统，将语义搜索与词法搜索结合以提升检索准确度。它提供多策略检索（可在不同搜索方法间切换）以及内置评估框架，用于评估不同策略的输出质量，面向真实应用场景。README 中说明系统要求为 Windows、macOS 或 Linux，最低 4 GB 内存（推荐 8 GB），至少 500 MB 存储空间。
文章介绍通过精确匹配、语义匹配与混合缓存三层策略，在调用 LLM 前复用已有答案，从而减少重复请求和 token 费用，并强调需对输入、上下文、模型设置与数据版本进行指纹校验。
Crosstalk-Solutions/project-nomad · Project NOMAD is an offline-first knowledge and education server. Wikipedia, thousands of books, courses, maps, and optional local AI, all running on hardware you own with no internet required.
Project NOMAD 是一个自包含的离线优先知识与教育服务器，通过 Docker 编排一系列容器化工具。内置能力包括：基于 Ollama 或 OpenAI 兼容接口的本地 AI 对话并配合 Qdrant 实现文档上传与语义搜索（RAG）、通过 Kiwix 提供的离线 Wikipedia 与电子书、通过 Kolibri 提供的 Khan Academy 课程与进度跟踪、通过 ProtoMaps 提供的离线地图、通过 CyberChef 提供的数据工具、通过 FlatNotes 提供的本地笔记、硬件基准测试与社区排行榜、一键应用目录（Supply Depot）以及可配置的自动更新。项目提供“Command Center”管理界面与 API，统一处理安装、配置和更新，主要面向浏览器访问。
Tencent/WeKnora · Open-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.
WeKnora 是腾讯开源、基于 LLM 的知识框架，面向企业级文档理解、语义检索与自主推理。以三大能力为核心：RAG 快速问答、可自主编排检索与 MCP 工具及沙箱执行的 ReAct Agent，以及将原始文档提炼为自维护互链 Markdown 知识库并带交互式知识图谱的 Wiki 模式。支持多源知识接入与同步（飞书 Wiki / 飞书 Drive / GitLab / 腾讯 IMA / Notion / 语雀 / 钉钉文档 / RSS 等）与 10 余种文档格式解析，可对接 20 余种 LLM 提供商（含 LiteLLM），提供多工作区 RBAC、可切换的向量库与存储后端、Langfuse 可观测性，以及完全可自托管的模块化架构。
mavrovde/beaconfolio · Beaconfolio — a fork-and-go, self-hostable portfolio and recruiter-communication platform for job-seeking software engineers. Angular 22 SSR + FastAPI + pgvector semantic search + local LLMs.
Beaconfolio 是一个 fork-and-go、可自托管的作品集与招聘方沟通平台，面向求职的软件工程师。它提供作品集展示、多语言站点、带语义搜索的博客、AI 自动生成标签、管理后台，以及招聘收件箱、机会管道和互动分析等求职功能。技术上采用 Angular 22 SSR、FastAPI、PostgreSQL 16 + pgvector，并使用本地 Ollama 模型（nomic-embed-text 嵌入、llama3.2 生成）实现语义检索与标签生成；同时通过 llms.txt、JSON Resume 接口和结构化数据提升招聘方与 AI 助手的可发现性。