一个为Logseq知识图谱设计的Rust工具包,提供检索增强生成能力和图工具,支持语义搜索、全文搜索和混合搜索等功能。
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一个为Logseq知识图谱设计的Rust工具包,提供检索增强生成能力和图工具,支持语义搜索、全文搜索和混合搜索等功能。
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一个集成了OpenAI/Gemini嵌入、混合搜索(语义+BM25)、Cohere重排序、HyDE查询增强和MCP服务器集成的本地RAG系统,适用于多项目隔离的文档检索与增强生成。
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pip install llama-index llama-index-embeddings-openai llama-index-vector-stores-chroma
该项目展示了一个零售用例的混合搜索应用,结合了传统的关键词搜索、上下文搜索(向量搜索)和多面过滤,以提供更直观和准确的搜索体验。
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mailprobe是一个IMAP电子邮件MCP服务器,提供混合式全文内容搜索功能,适用于不支持服务器端全文搜索的IMAP服务器。
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uvx --from git+https://github.com/frederikb96/mailprobe.git mailprobe
MCP ARDF客户端是一个支持混合搜索(KNN + FTS)的工具,适用于资源检索和管理场景。
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一个生产就绪的RAG微服务,用于通过自然语言索引和查询本地代码库,支持混合搜索、多格式文件处理和LLM集成。
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@blockquote-playground/mcp-knowledge-mind
一个高性能的个人知识检索服务器,支持从GitHub仓库和本地文件夹索引和搜索Markdown和PDF文件,采用混合搜索技术。
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npx @blockquote-playground/mcp-knowledge-mind
MCP Memory Server 是一个为AI代理提供持久化语义记忆和知识管理的服务,结合OpenAI嵌入和Qdrant向量数据库实现混合搜索、自动记忆过期和敏感数据检测。
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docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
用于AI编码助手的本地内存管理MCP服务器,支持混合搜索(BM25全文搜索+向量语义搜索)并将内存文件索引到SQLite数据库中。
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npx --no node-llama-cpp source download
为AI助手提供持久化、可搜索的记忆存储服务,支持Markdown格式的对话、决策和偏好记录,结合BM25关键词搜索和向量语义搜索的混合搜索技术。
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MemoryMCP是一个基于SQLite和Qdrant的持久记忆管理服务器,结合Ebbinghaus遗忘曲线进行记忆优化,支持多模态搜索和个性化记忆管理。
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docker run -d -p 6333:6333 -v "$(pwd)/data/qdrant:/qdrant/storage" qdrant/qdrant
为AI代理提供持久化记忆服务的MCP服务器,支持通过Markdown文件进行记忆存储和管理,适用于多客户端共享记忆的场景。
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obsidian-mcp是一个为Obsidian知识库设计的混合语义搜索服务器,结合BM25、Voyage AI嵌入和Cohere重排技术,提供高效的笔记检索和管理功能。
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python obsidian-menu.py
一个基于Pinecone向量数据库的模型上下文协议服务器,提供混合搜索(密集+稀疏)和语义重排序功能。
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pip install pinecone-read-only-mcp
基于AWS Lambda和S3的无基础设施检索增强生成(RAG)解决方案,支持模型上下文协议(MCP),适用于小型到中型知识库。
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pip install -r indexer/requirements.txt
Potluck是一个隐私优先的个人知识管理系统,支持从多个来源导入数据,并通过本地处理提供实体链接、混合搜索和AI增强功能。
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一个本地化的全文和语义搜索工具,支持混合搜索算法,适用于笔记、代码和文档管理。
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R2R FastMCP Server 提供了一套用于R2R API集成的工具集,支持混合搜索、RAG查询、多轮代理对话等功能,适用于开发者和AI研究人员。
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pip install -e .
一个完全离线的RAG存储和MCP服务器,用于查询本地文档知识库,支持多种文件格式和高效检索。
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pip install rag-knowledge-base
一个支持多知识库管理、渐进式文档提取、混合搜索和语义路由的检索增强生成系统,适用于企业知识管理和智能问答场景。
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python3 -m venv venv