XAIsearch是一个专为智能搜索设计的开源框架，为开发者提供构建高效检索系统的工具。它支持语义搜索与多模态查询，优化信息检索体验。通过语义编码、多模态支持和索引优化等功能，XAIsearch能够加速大规模数据检索过程，并提供高效的搜索服务接口。
DeepRetrieval是一个利用大型语言模型（LLM）和强化学习（RL）技术重新定义搜索引擎和检索器的项目。其核心价值在于让LLM学会高效搜索，从而大幅提升信息检索的精准度。通过结合Qwen2.5-3B等强大模型，DeepRetrieval在零样本情况下的召回率高达60.82%，远超传统方法。
Doctran是一个文档转换框架，旨在通过使用大型语言模型(LLM)和开源自然语言处理(NLP)库，将原始文本转换为干净、结构化、信息密集的文档，从而优化向量空间检索的效果。该框架能够有效地处理非结构化文本数据，提升文档的可读性和检索效率。
一个AI模型，用于计算输入与上下文之间的相关性，并给出评分，最大亮点是模型大小仅为~ 0.5B（494M）。
本项目旨在利用合成数据，通过大语言模型从非结构化文档生成查询和相关文档，从而创建合成数据集，以微调开源嵌入模型。这样可以显著提高信息检索的准确性和效率，同时增强模型在特定领域的理解能力。
stablediffusion api是一个强大的API，旨在让开发者专注于构建下一代AI产品，而无需担心GPU的维护。它提供了便捷的接口，支持用户生成和微调Dreambooth Stable Diffusion，极大地简化了图像生成的流程和技术门槛。
基于MindSpore的易于使用和高性能的自然语言处理(NLP)和语言模型(LLM)框架，与Huggingface的模型和数据集兼容，支持多种NLP任务。
eLLMo是一个专属的私有大型语言模型，旨在保护客户数据的隐私。它利用增强检索生成（RAG）技术，能够回答客户数据和文档上的问题，打破团队间的信息孤岛。该解决方案可在本地部署，确保数据安全与合规。
Punica 是一个工具，旨在将多个经过 LoRA 微调的语言模型整合在一起，简化管理和调用，提供灵活的模型组合和优化的性能响应。
FLASK是一个专注于基于技能集的细粒度评估工具，能够对大语言模型（LLM）进行全面分析和比较。它提供了评估模型在不同能力上的表现，并与最先进的开源LLM进行对比，帮助用户了解模型的优势和不足。
MIT证明，机器能够理解含义，哪怕它本来只是训练用作预测下一个字符（LLM）。
Dioptra是一个开源的数据策展和管理平台，旨在支持计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型。它帮助用户策划有价值的未标记数据，注册元数据，诊断模型失效模式，并与标注和再训练系统整合。
LiteChain是一个构建LLMs应用的轻量级替代LangChain的选择，专注于拥有小而简单的核心，易于学习、适应，文档完备，完全类型化和可组合，旨在帮助开发者快速实现复杂应用逻辑。
一个用Rust开发的本地LLM接口工具，支持多平台(Mac/Windows/Linux)的CPU和GPU运行。特色是提供了级联提示工作流(Cascading Prompt Workflow)系统，能将LLM的概率性输出转换为确定性信号，大幅提高输出可靠性。
YesChat是一个集成了GPT-4o和DALL·E 3等先进AI技术的平台，旨在提升工作效率和生产力，支持文本生成、图像创建和文档分析等多种功能，适用于专业需求。
Ramen AI 提供完整的文本分类工具集，无需模型训练和预标记数据，开箱即用，轻松构建、测试、监控和扩展应用。
这篇论文研究了长序列问答中的语言模型，探讨了检索在生成答案中的重要性以及如何改进检索器以提高LLM的表现。
