Qwen3 Embedding
Qwen3 Embedding 是基于 Qwen3 基础模型开发的文本表征、检索与排序专用模型，支持 119 种语言，参数规模从 0.6B 到 8B。它能够精准捕捉文本语义，支持多语言处理、高效检索和语义相关性排序，并可通过个性化优化提升用户体验。在 MTEB 等任务中表现优异，适用于智能搜索、推荐系统、问答系统和教育领域等场景。
检索
Ai2 PaperFinder
Ai2 PaperFinder 是由艾伦人工智能研究所开发的基于大型语言模型的学术文献检索工具，支持多领域精准搜索，具备语义驱动、多Agent协同、引用网络分析等功能，能自动规划关键词、挖掘小众文献，助力研究人员快速获取高质量学术成果。
HippoRAG 2
HippoRAG 2是俄亥俄州立大学开发的检索增强生成框架，旨在提升RAG系统在模拟人类长期记忆方面的表现。它通过个性化PageRank算法、深度段落整合和知识图谱构建，实现高效的多跳推理与上下文感知检索。系统具备持续学习能力，可实时吸收新知识，适用于智能问答、知识管理、教育、医疗及法律金融等领域。
RAG Logger
RAG Logger 是一款专为检索增强生成（RAG）应用设计的开源日志记录工具，支持查询跟踪、检索结果记录、LLM 交互记录及性能监控等功能。其核心特性包括结构化 JSON 日志存储、每日日志组织、事件驱动架构和灵活配置选项。RAG Logger 能够帮助开发者有效监控和优化 RAG 管道的运行效率，广泛适用于搜索引擎优化、智能问答系统、内容推荐系统、NLP 研究及教育辅助工具等领域。
Granite 3.0
Granite 3.0是IBM推出的一套先进的AI模型，适用于多种应用场景，包括客户服务自动化、内容创作与审核、数据分析以及编程辅助。它通过检索增强生成技术和多语言支持提升任务效率，并具备出色的安全防护能力。该模型采用深度学习和混合专家架构，经过大规模数据训练，为企业提供高效、灵活且可靠的AI解决方案。
