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trieve

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用于构建混合向量搜索、推荐和 RAG 的一体化基础设施

Trieve 提供自托管解决方案，支持语义密集向量搜索、拼写容错搜索、子句高亮显示、推荐、RAG API 路由等功能。用户可自定义模型并优化混合搜索，Trieve 还支持流行度排名、重复检测等，适用于本地或公司VPC的高效搜索基础设施搭建。

Trieve搜索引擎推荐系统RAG API自托管Github开源项目
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Trieve项目介绍

Trieve是一个功能强大的全能型解决方案,专注于搜索、推荐和检索增强生成(RAG)。该项目提供了一套综合的工具和API,可以帮助开发人员轻松地将高级搜索和推荐功能集成到他们的应用程序中。

主要特性

Trieve具有以下几个突出的特点:

  1. 自托管选项: 用户可以在自己的VPC或本地环境中部署Trieve,项目提供了详细的自托管指南。

  2. 语义密集向量搜索: 集成了OpenAI或Jina的嵌入模型和Qdrant,提供高质量的语义向量搜索。

  3. 容错全文/神经搜索: 使用先进的模型为每个上传的文本块生成向量,实现拼写错误容忍的神经稀疏向量搜索。

  4. 子句高亮: 可以在搜索结果中高亮显示匹配的单词或句子,提升用户体验。

  5. 推荐功能: 提供API来查找相似的文本块或文件,适用于具有用户收藏、书签或点赞功能的平台。

  6. 便捷的RAG API: 集成了OpenRouter,可以使用任何LLM模型进行RAG,包括全托管RAG和自选上下文RAG。

  7. 模型自由选择: 用户可以使用自己的文本嵌入、SPLADE、交叉编码器重排序和大语言模型。

  8. 混合搜索: 结合向量搜索和全文搜索,并使用交叉编码器进行结果重排序,以获得最佳效果。

  9. 时效性偏好: 可以轻松地将搜索结果偏向最近的内容,避免结果过时。

  10. 可调整的营销优化: 可以根据点击、加购物车或引用等信号来调整相关性。

  11. 多种过滤选项: 支持日期范围、子字符串匹配、标签、数值等多种过滤类型。

  12. 分组功能: 可以将多个文本块标记为同一文件的一部分,并在文件级别进行搜索,确保同一顶级结果不会重复出现。

开发和使用

Trieve项目提供了详细的本地开发指南,包括所需的软件包、环境设置和启动服务的步骤。它支持Linux系统,并提供了针对Debian/Ubuntu和Arch的具体安装说明。

对于想要使用Trieve的开发者,项目提供了API参考文档、OpenAPI规范以及TypeScript和Python的SDK。这些资源可以帮助开发者快速集成Trieve的功能到他们的应用中。

社区和支持

Trieve拥有活跃的开发者社区。用户可以通过GitHub issues、Discord或Matrix社区与维护者和其他用户交流。项目团队鼓励用户提出功能需求,并表示愿意为特定用例提供专业服务。

总的来说,Trieve是一个功能丰富、灵活性高的项目,为开发者提供了强大的搜索和推荐解决方案。无论是构建新应用还是改进现有系统,Trieve都能为各种规模的项目提供有价值的工具和服务。

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